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。
#RAG
AWS Machine Learning BlogAI 评分4040
AWS Machine Learning BlogAI 评分4141 Amazon Quick 与 Amazon Bedrock 如何用实时 ACL 重构 RAG 访问控制
Amazon Quick 和 Amazon Bedrock Knowledge Bases 在预检索 ACL 过滤之上新增实时 ACL 校验，在查询时直接向权威来源核验权限，避免同步间隙的陈旧权限漏洞。
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。
MIT Technology Review · AIAI 评分2626 如何将 AI 智能体接入企业知识
MIT Technology Review 基于 300 名数据与 AI 高管的调研发现，企业平均仅约 34% 的智能体 AI 项目能进入生产环境，知识匮乏是关键卡点。生产领先者（平均 61% 项目走出试点）在语义等知识能力上更强。数据碎片化被 55% 受访者列为扩展智能体知识访问的首要挑战，企业将优先投资检索管线、AI-ready API、RAG 与知识图谱。
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。