AWS paskelbė, kad Amazon SageMaker AI serverless modelio pritaikymo funkcija „training sessions“ dabar prieinama visiems (general availability). Komandos gali rašyti savo po-treniravimo ciklus — įskaitant nuosavas nuostolio funkcijas ir apdovanojimo signalus stiprinamojo mokymosi (RL) užduotims — o SageMaker AI pasirūpina GPU paskirstymu, paskirstytu vykdymu, klaidų atkūrimu ir kontrolinių taškų saugojimu. Palaikomos technikos: SFT, DPO, RLVR, RLAIF ir daugiapakopis RL, galima rinktis LoRA arba pilną derinimą. Funkcija palaiko modelius gpt-oss-20b, gemma-4-31B-it, Qwen3.6-27B ir Qwen3.8-27B, o mokestis skaičiuojamas pagal apdorotus žetonus (tokens), sustabdant skaitiklį, kol naudotojo apdovanojimo funkcija vertina atsakymus.
AWS pristatė Agent Registry – valdomą katalogo paslaugą Model Context Protocol (MCP) serveriams, agentams ir agentų įgūdžiams registruoti. Vietoj kiekvieno įrankio kietai užkoduoto orkestratoriuje, agentai dabar gali ieškoti patvirtintame, versijuotame kataloge vykdymo metu ir sukurti klientą pagal grąžintą aprašą. Pavyzdinis sprendimas demonstruoja Discover → Instantiate → Execute ciklą naudojant Amazon Bedrock AgentCore Gateway bei AgentCore runtime, o pagrindinis modelis – Anthropic Claude Sonnet.
AWS kartu su Keyfactor paskelbė referencinę architektūrą, sprendžiančią žinomą Model Context Protocol (MCP) spragą – MCP neturi įmontuoto būdo patvirtinti, kuris agentas iš tikrųjų siunčia užklausą. Architektūra prideda tris pasitikėjimo lygius – vartotojas-sistema, agentas-agentas ir agentas-įrankių serveris – pagrįstus pasirašytais užklausų vokais, vartotojo pasirašytais delegavimo patvirtinimais, RFC 8693 auditorija apribotais tokenais ir realaus laiko OCSP atšaukimo tikrinimu. Veikiantis pavyzdys naudoja Amazon Bedrock ir AWS Strands Agents SDK, o Keyfactor EJBCA išduoda ir tikrina X.509 sertifikatus; visas kodas paskelbtas GitHub.
AWS visiems „Anthropic Claude“ modeliams, veikiantiems „Amazon Bedrock“ platformoje, įdiegė struktūrizuotus atsakymus — tiek standartiniame runtime endpoint'e, tiek naujesniame agentinėms užduotims skirtame Mantle endpoint'e. Vietoj tikėjimosi, kad modelis grąžins teisingą JSON, kūrėjai dabar gali priversti atsakymus tiksliai atitikti schemą naudojant apribotą dekodavimą, kuris neleidžia modeliui generuoti formatą pažeidžiančių token'ų. Papildoma funkcija — griežtas įrankių naudojimas (strict tool use) — tą patį garantą taiko ir funkcijų iškvietimo parametrams, kad agentų darbo eigos nenutrūktų dėl netinkamo formato įvesties.
AWS paskelbė valdymo sistemą „Trust in Depth“, skirtą leisti AI agentams veikti su didesne autonomija, bet laikantis vykdomų apribojimų. Ji apjungia agento teisių apibrėžimą prieš diegimą, kiekvieno agento patikrinamą tapatybę, ribų vykdymą realiu laiku per politikos šliuzus ir agento elgsenos stebėjimą po veiksmų. Sistema remiasi automatizuotu samprotavimu (matematiniu įrodymu) tiksliai apibrėžiamoms taisyklėms ir žmogaus sprendimu neaiškiems atvejams, naudojant AWS įrankius: Bedrock AgentCore, Guardrails, Kiro, Strands, Agent Registry ir CloudWatch Omni.
Orca Security sukūrė Discovery AI — Amazon Bedrock agentą, verčiantį paprastus klausimus natūralia kalba į struktūrizuotas užklausas Sonar sistemai, kuri stebi daugiau nei 900 debesijos išteklių tipų. Vietoj vieno didelio modelio su visa schema kiekviename užklausime, gamybinė versija darbą paskirsto devynioms specializuotoms pakopoms ir keliems skirtingiems pagrindiniams modeliams. Rezultatas — gerokai mažesnės sąnaudos, greitesni atsakymai ir geresnis tikslumas sudėtingoms užklausoms; sistema veikia nuo 2026 m. kovo.
AWS kartu su Postman paskelbė techninę apžvalgą, kaip Postman sukūrė „Agent Mode“ – AI pagrįstą sąsają API testavimui ir dokumentacijai, veikiančią produkcinėje aplinkoje dideliu mastu. Komanda nustatė, kad didžiausia kliūtis buvo ne modelio kokybė, o įrankių gausa ir trūkstamas kontekstas. Įraše aprašomi architektūriniai sprendimai: dinaminis įrankių parinkimas, schema pagrįstos užklausos, specializuoti konteksto apdorojimo moduliai bei Amazon Bedrock teikiamos galimybės – modelio lankstumas, kelių regionų išvada, duomenų rezidavimo kontrolė ir prompt caching.
AWS paskelbė atvejo analizę apie Amazon Bedrock AgentCore payments – valdomą funkciją, leidžiančią AI agentams savarankiškai mokėti už paslaugas, pvz., modelio užklausas, po vieną kartą naudojant x402 mokėjimų protokolą. Incarna šią funkciją panaudojo tam, kad jos agentai galėtų mokėti BlockRun, kelių tiekėjų inferencijos maršrutizatoriui, už kiekvieną atskirą modelio užklausą, atsiskaitant USDC stabilia moneta Base tinkle. AWS teigia, kad Incarna sutrumpino integracijos laiką nuo planuotų dviejų–trijų mėnesių iki trijų dienų ir apie 200 kodo eilučių. Beta testavimo metu agentai apdorojo daugiau nei 1000 mokėjimų, svyruojančių nuo 0,001 iki 0,05 USD už užklausą.