如何用 LangGraph 和 Amazon Bedrock AgentCore Web Search 构建每日依赖监控器
AWS 展示了如何用 LangGraph 和 Amazon Bedrock AgentCore Web Search 构建每日依赖监控器，并将日期窗口、来源黑名单、搜索预算及证据校验保留在代码中。
推荐理由：案例把日期窗口、来源黑名单、搜索预算和证据校验固化在代码中，可迁移到需要可引用实时信息的智能体工作流。
#MCP/工具调用
AWS Machine Learning Blog精选
亚马逊云科技中国博客精选 在 Amazon Bedrock AgentCore 上构建受治理的进程内 DuckDB Data Agent
亚马逊云科技给出一个基于 Amazon Bedrock AgentCore 的受治理 Data Agent 参考实现，将 DuckDB 嵌入 Agent 进程，并就地读取 Amazon S3 Tables。
推荐理由：方案把数据智能体的成本、权限与准确率问题映射到确定性架构层，并给出可复用的完整代码与评测闭环。
Microsoft Research精选 Microsoft Research 推出 Flint-interactive，支持智能体创建交互式数据可视化
Microsoft Research 推出 Flint-interactive，让智能体通过高级语义事件和更新算子生成可点击、筛选、缩放、高亮及跨图表联动的数据可视化。
推荐理由：其语义事件与更新算子将交互逻辑和渲染细节分离，为智能体生成可靠的交互式图表提供了可迁移方案。
GitHub Blog · AI & ML精选 3 位 Java Champions 如何使用 GitHub Copilot 提升生产力
3 位 Java Champions 分享了在生产环境和开源项目中使用 GitHub Copilot 的案例，并强调开发者仍需提供上下文、验证结果并对交付负责。
推荐理由：三位资深 Java 开发者的案例把智能体编程拆成需求澄清、分步执行、验证门槛和人工复核，可迁移到日常工程流程。
GitHub Blog · AI & ML精选 GitHub Copilot 入门：如何让 Copilot 理解你的代码库
GitHub 介绍了让 Copilot 理解代码库的四种方式，包括自定义指令、智能体技能、自定义智能体和 MCP 服务器。团队可在 .github/copilot-instructions.md 和 .github/instructions 中定义通用或路径特定规则，在 .github/skills 中封装重复流程，并通过 .github/agents 配置专项智能体。
推荐理由：文章把仓库规则、重复流程、专项任务和外部工具分别映射到四类配置，便于团队按任务范围组合 Copilot 的上下文机制。
已经到底了