AWS ogłosił ogólną dostępność (GA) funkcji „training sessions” w ramach serverless customization modeli Amazon SageMaker AI. Zespoły mogą pisać własne pętle post-treningowe — w tym niestandardowe funkcje straty i sygnały nagrody dla uczenia ze wzmocnieniem (RL) — podczas gdy SageMaker AI zajmuje się alokacją GPU, rozproszonym wykonaniem, odzyskiwaniem po awarii i przechowywaniem checkpointów. Obsługiwane techniki to SFT, DPO, RLVR, RLAIF oraz wielotaktowy RL, z wyborem LoRA lub pełnego fine-tuningu. Funkcja obsługuje modele gpt-oss-20b, gemma-4-31B-it, Qwen3.6-27B oraz Qwen3.8-27B, a rozliczenie opiera się na liczbie przetworzonych tokenów, z zatrzymaniem licznika podczas oceniania odpowiedzi przez funkcję nagrody użytkownika.
AWS opublikował przewodnik po Adaptive Agentic Intelligence Framework (AAIF), zbudowanym na Strands Agents, który kieruje proste zapytania do małych lokalnych modeli (przez Ollama), a złożone zapytania do modeli chmurowych przez Amazon Bedrock. Lekki model o 1 miliardzie parametrów (llama3.2:1b) działa jako orkiestrator decydujący, gdzie skierować każde zapytanie; w przykładzie agent monitorujący IoT korzysta z lokalnego pobierania telemetrii, lokalnej analizy wizyjnej i chmurowych ekspertnych analiz. AWS podaje, że w konfiguracji hybrydowej około 80 procent ruchu może być obsłużone lokalnie bez odwołania do płatnego API, a architektura może działać w pełni na sprzęcie brzegowym (np. Raspberry Pi z 8GB pamięci), w pełni w chmurze lub w trybie hybrydowym.
AWS zaprezentował Agent Registry – zarządzaną usługę katalogową dla serwerów Model Context Protocol (MCP), agentów i umiejętności agentów. Zamiast na sztywno kodować każde narzędzie w orkiestratorze, agenci mogą teraz wyszukiwać w zatwierdzonym, wersjonowanym katalogu w czasie wykonania i budować klienta na podstawie zwróconego deskryptora. Przykładowe rozwiązanie demonstruje pętlę Discover → Instantiate → Execute z wykorzystaniem Amazon Bedrock AgentCore Gateway i AgentCore runtime, a modelem bazowym jest Anthropic Claude Sonnet.
Eon, firma ISV zajmująca się ochroną danych działająca na AWS, zastąpiła osobne poświadczenia i lokalne serwery MCP jedną bramą Amazon Bedrock AgentCore MCP Gateway. Brama wykorzystuje polityki oparte na Cedar, by wymusić dostęp o minimalnych uprawnieniach zarówno dla inżynierów, jak i autonomicznego agenta SRE działającego na Claude przez Amazon Bedrock, kierując wywołania do serwerów MCP hostowanych na AgentCore Runtimes w wielu kontach AWS. Po wdrożeniu dla 100+ deweloperów i około 10 000 sesji czas wdrażania nowego inżyniera spadł z ok. 2 dni do ok. 2 minut.
AWS wspólnie z Keyfactor opublikowało architekturę referencyjną, która usuwa znaną lukę w Model Context Protocol (MCP) – MCP nie ma wbudowanego mechanizmu potwierdzania, który agent faktycznie wysyła żądanie. Architektura dodaje trzy warstwy zaufania – użytkownik-system, agent-agent oraz agent-serwer narzędzi MCP – oparte na podpisanych kopertach żądań, asercjach delegacji podpisanych przez użytkownika, tokenach z ograniczoną odbiorcą wg RFC 8693 oraz sprawdzaniu unieważnień OCSP w czasie rzeczywistym. Działający przykład wykorzystuje Amazon Bedrock i AWS Strands Agents SDK, a Keyfactor EJBCA wystawia i weryfikuje certyfikaty X.509; pełny kod jest dostępny na GitHub.
AWS wprowadził strukturyzowane odpowiedzi dla wszystkich modeli Anthropic Claude dostępnych w Amazon Bedrock — zarówno w standardowym endpoincie runtime, jak i nowszym endpoincie Mantle przeznaczonym do zadań agentowych. Zamiast liczyć na to, że model zwróci poprawny JSON, deweloperzy mogą teraz wymusić dokładną zgodność odpowiedzi ze schematem dzięki ograniczonemu dekodowaniu, które blokuje generowanie tokenów łamiących format. Dodatkowa funkcja, strict tool use, zapewnia taką samą gwarancję dla parametrów wywołań narzędzi, dzięki czemu przepływy pracy agentów nie zawodzą przez błędnie sformatowane dane wejściowe.