跳到正文
  1. AWS Machine Learning Blog71

    使用 AWS Agent Registry 在运行时发现并调用 MCP 服务与智能体

    AWS Agent Registry 可让编排智能体在运行时搜索已批准、可发现的 MCP 服务、其他智能体和技能,并按描述符为当前请求实例化客户端。文中用 Python 样例实现“发现→实例化→执行”循环,覆盖仅 MCP、MCP+A2A 和语义匹配三类请求;Registry 只提供连接元数据,调用凭据由 Cognito OAuth 或 Boto3/IAM 单独处理。

    推荐理由:文章拆解了按请求发现、实例化并执行能力的完整链路,并给出审批、鉴权分离与观测实现,适合评估多工具智能体架构。

  1. AWS Machine Learning Blog36

    在 Amazon SageMaker AI 上用多轮强化学习微调搜索 Agent

    AWS 团队在 Amazon SageMaker AI 上用多轮强化学习微调 Qwen3.6-27B 搜索 Agent,以 nDCG@10 作为轨迹级奖励。微调后 BrowseComp-Plus 的 nDCG@10 提升 23.7%、失败率从 22.89% 降至 0.68%,WixQA 与 Wands 也分别提升 18.4% 与 6%。

    推荐理由:给出在 Amazon SageMaker AI 上用多轮强化学习微调搜索 Agent 的方法、配置与结果,可作为多轮 Agent 训练的参考。

已经到底了