微软研究院发布 Flint-interactive，让智能体生成可交互数据可视化
微软研究院发布 Flint-interactive，一种构建在 Flint 之上的交互式数据可视化语言，让智能体生成可点击、筛选、缩放、高亮并支持跨图表联动的图表。它把点击、拖拽等原始触发解析为语义事件，用户只需用高层算子描述更新行为，布局与渲染依赖由 Flint 编译器处理。用户可通过 Flint-MCP 和 MCP Apps 在对话中直接使用，开发者可用编程 API 构建仪表盘和数据故事。
#MCP/工具调用
Microsoft ResearchAI 评分5858
AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 如何通过 AWS PrivateLink 让 Amazon Quick 从企业网络私有访问数据源
Amazon Quick 可通过 AWS PrivateLink 的 VPC 端点与 VPC 连接，在不经过公共互联网的情况下访问企业防火墙后的本地数据源。用户与 API 流量走 VPC 端点，数据拉取流量走 VPC 连接，后者需 Amazon Quick Enterprise 订阅。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3636 用 Amazon Quick 与 Amazon Bedrock AgentCore 构建对话式供应链智能
Amazon Quick 与 Amazon Bedrock AgentCore 组合，让供应链管理者用自然语言跨系统查询并执行操作。AgentCore 将企业 MCP 服务器暴露为可组合工具层，答案来自实时记录系统而非模型记忆。演示中一次中断评估显示 75 万美元风险、23 笔订单和 3 天库存，所有变更需指定人员审批。
AWS Machine Learning BlogAI 评分4040 Smartsheet MCP Server 上线 AWS，AI 智能体可读写工作管理数据
Smartsheet 已在 AWS 上推出正式可用的 MCP Server，AI 助手可通过标准化协议读写和管理 Smartsheet 数据，覆盖超过 40 个工具，用于探索、创建和管理表格、行、列与自动化流程。该服务支持 Amazon Quick 和 Kiro 两种接入方式，前者面向业务用户以自然语言查询和更新表格，后者让开发者在编码工作流内引用项目规格、更新任务状态并跟踪依赖关系。
AWS Machine Learning BlogAI 评分4040 Smartsheet MCP Server 上线 AWS，AI 智能体可读写项目数据
Smartsheet 已在 AWS 上推出正式可用的 MCP Server，AI 助手可通过标准化协议读写和管理 Smartsheet 数据，覆盖 40 多个工具，支持用自然语言更新任务状态、创建行和调整项目结构。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3838 在 AWS 上用 X.509 PKI 保障 AI 智能体身份安全
AWS 与 Keyfactor 联合发布参考架构，用 Keyfactor EJBCA 的 X.509 PKI 为 AI 智能体建立可验证、可撤销的加密身份，弥补 MCP 缺乏内置认证标准的缺口。
AWS Machine Learning BlogAI 评分5858 AWS 发布 Agent Registry 运行时工具发现教程
AWS 官方博客介绍如何用 AWS Agent Registry 在运行时发现工具，替代把工具硬编码进编排器。编排器先向 Registry 数据面发起自然语言检索，拿到 MCP 服务器或 A2A 智能体的描述符后构造客户端，再为单次请求临时组装内层智能体并在结束后销毁。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3838 用 AtScale 和 Amazon Bedrock AgentCore 在 AWS 上为智能体 AI 构建语义层
AWS 博客演示用 AtScale 作为语义层、在 Amazon Bedrock AgentCore 上运行 Strands 智能体，构建 Customer 360 场景。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2929 用 Strategy Mosaic 和 Amazon Bedrock AgentCore 在 AWS 上为智能体 AI 构建语义层
该教程演示如何用 Strategy Mosaic 作为语义层，在 Amazon Redshift 与 Amazon Aurora 上以两个链接模型建模 C360 域，无需 ETL。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3030 用 Denodo 和 Amazon Bedrock AgentCore 在 AWS 上为智能体 AI 构建语义层
AWS 博客演示用 Denodo Platform 作为语义层、配合 Amazon Bedrock AgentCore 托管智能体，联邦查询 Amazon Aurora、Amazon Redshift 与本地 PostgreSQL 三处数据源。
AWS Machine Learning BlogAI 评分4242 Eon 如何基于 Amazon Bedrock AgentCore 的 MCP Gateway 构建多云调查能力
Eon 用 Amazon Bedrock AgentCore 的 MCP Gateway 替换了逐工具凭证和本地 MCP 进程，让开发者和自主智能体通过单一认证网关统一访问 AWS、GCP、Azure 三朵云上的调查工具。
AWS Machine Learning BlogAI 评分5858 Amazon Bedrock 为 Anthropic Claude 模型上线结构化输出
Amazon Bedrock 现已在 bedrock-runtime 和 bedrock-mantle 两个端点为所有 Anthropic Claude 模型提供结构化输出，返回符合 JSON Schema 的响应，无需自定义解析或重试逻辑。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分4040 GitHub Copilot 入门：如何让 Copilot 了解你的代码库
GitHub Copilot 可通过四种方式定制项目上下文：仓库级 .github/copilot-instructions.md 自定义指令、按 applyTo 匹配路径的指令文件、打包可复用流程的 agent skills（如 .github/skills/quality-checks），以及定义专用角色的 custom agents。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分5858 GitHub Security Lab 发布 Fuzzing Taskflow 智能体，自动为 C/C++ 项目做模糊测试
GitHub Security Lab 发布 Fuzzing Taskflow，这是一个面向 C/C++ 项目的自主模糊测试流水线，只需指向一个 GitHub 仓库，智能体就会识别入口点、分析构建系统、编写 harness、运行 AFL++、读取覆盖率报告并改进 harness，最后对每个崩溃做分诊并生成漏洞报告。