Postman 如何在 Amazon Bedrock 上为 4000 万开发者运行 Agent Mode
Postman 在 Amazon Bedrock 上构建 Agent Mode，以 AI 原生方式覆盖 API 测试、文档、发现与实现，服务 4000 万开发者。
#RAG
AWS Machine Learning BlogAI 评分4040
AWS Machine Learning BlogAI 评分3838 Amazon Quick 与 Amazon Bedrock 如何用实时 ACL 重构 RAG 访问控制
Amazon Quick 与 Amazon Bedrock Knowledge Bases 在预检索 ACL 过滤之外新增实时 ACL 校验，在查询时直接向权威数据源核实权限，避免依赖可能过期或映射错误的 ACL 数据。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 Qlik 如何用 Amazon Bedrock 构建企业级可信 AI
Qlik 基于 Amazon Bedrock 打造 Qlik Answers，让员工用自然语言提问并获得带来源的可信回答，自 2026 年 2 月正式可用以来，其 Discovery Agent 已为客户发现超过 10 万条洞察。
MIT Technology Review · AIAI 评分2222 如何将 AI 智能体接入企业知识
MIT Technology Review 对 300 名数据与 AI 高管的调研显示，企业平均仅约 34% 的智能体 AI 项目能进入生产环境，遗留数据系统、安全隐私顾虑以及知识与上下文缺失是主要失败点。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2222 GitHub Podcast 拆解五大 AI 热梗：该不该读 AI 代码、RAG 已死、Skills 杀死 MCP？
GitHub Podcast 最新一期拆解了五个 AI 开发热梗：AI 生成的代码仍需阅读和负责，但审查力度应随风险分级；Skills 与 MCP 解决不同问题，前者是打包的团队经验，后者是智能体连接工具与数据的标准，二者可组合使用；RAG 并未消亡，检索能为模型提供训练数据外的上下文，减少 token 浪费并降低答案不完整的概率。