Postman 如何在 Amazon Bedrock 上为 4000 万开发者运行 Agent Mode
Postman 的 Agent Mode 基于 Amazon Bedrock 运行，为 4000 万开发者提供 API 测试、文档、发现与实现的 AI 原生工作方式。
#MCP/工具调用
AWS Machine Learning BlogAI 评分4040
AWS Machine Learning BlogAI 评分2525 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有来源支撑的答案。该产品 2026 年 2 月正式可用，其 Discovery Agent 上线以来已为客户发现超过 10 万条异常与离群点。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分6464 GitHub 发布基于 Security Lab Taskflow Agent 的 AI 模糊测试流水线
GitHub Security Lab 发布 Fuzzing Taskflow，一个面向 C/C++ 项目的自主模糊测试流水线，只需指向 GitHub 仓库，就能自行识别入口点、编写 harness、运行 AFL++、读取覆盖率报告并生成漏洞报告。
推荐理由：GitHub 安全实验室给出了一套可复用的自主模糊测试流水线，读者可据此判断智能体能接手多少安全测试中的重复劳动。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2222 GitHub Podcast 拆解 AI 热点观点：AI 代码要不要读、RAG 已死、Skills 杀死 MCP？
GitHub Podcast 最新一期逐条拆解几个 AI 热点观点：AI 生成代码仍需阅读和负责，但审查力度应按风险分级；Skills 与 MCP 解决不同问题，可共存；RAG 并未死亡，只是不再是最新话题，它为模型提供训练数据之外的信息，减少 token 浪费并降低答案不完整的可能。
Mistral AI精选AI 评分6464 Mistral 发布 Agentic Search，通过多步检索提升复杂文档问答准确率
Mistral 发布 Agentic Search，用 search、open、navigate、read、grep 五工具组成多步检索循环，让模型可在复杂文档中搜索、读取并核验信息。
推荐理由：原文用 FinanceBench 和 OfficeQA Pro 对比一次性 RAG，说明多步检索在准确率、延迟和 token 上的收益，可帮助判断是否引入 Agentic Search。