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 paskelbė praktinį vadovą apie Adaptive Agentic Intelligence Framework (AAIF), sukurtą ant Strands Agents, kuris paprastas užklausas nukreipia į mažus vietinius modelius (per Ollama), o sudėtingas – į debesijos modelius per Amazon Bedrock. Lengvas 1 milijardo parametrų modelis (llama3.2:1b) veikia kaip orkestratorius, nusprendžiantis, kur nukreipti kiekvieną užklausą; pavyzdyje naudojamas IoT stebėjimo agentas su vietine telemetrijos užklausa, vietine vaizdo analize ir debesijos ekspertinėmis įžvalgomis. AWS teigia, kad hibridinėje konfigūracijoje apie 80 proc. srauto gali būti apdorota vietoje, nekreipiantis į mokamą API, o architektūra gali veikti visiškai krašto įrenginiuose (pvz., Raspberry Pi su 8 GB atminties), visiškai debesijoje arba hibridiniu būdu.
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.
Eon, duomenų apsaugos ISV įmonė, veikianti AWS infrastruktūroje, pakeitė atskirus kredencialus ir lokalius MCP serverius vienu Amazon Bedrock AgentCore MCP Gateway. Gateway naudoja Cedar politikas, kad užtikrintų mažiausios privilegijos prieigą tiek inžinieriams, tiek autonominiam SRE agentui, veikiančiam su Claude per Amazon Bedrock, nukreipdamas užklausas į MCP serverius, talpinamus AgentCore Runtimes keliose AWS paskyrose. Po diegimo 100+ kūrėjų ir maždaug 10 000 sesijų, naujo darbuotojo prisijungimo prie visų įrankių laikas sumažėjo nuo ~2 dienų iki ~2 minučių.
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.