Anthropic wprowadził testową funkcję śledzenia, która eksportuje dane OpenTelemetry (spans) zarówno z żądań Messages API, jak i z sesji Claude Managed Agents. Deweloperzy korzystający z Claude SDK mogą teraz natywnie przechwytywać te dane w siedmiu językach: Python, TypeScript, C#, Go, Java, PHP i Ruby. Aby włączyć funkcję, trzeba skonfigurować miejsce docelowe dla danych telemetrycznych w Claude Console.
NVIDIA opublikowała studium przypadku pokazujące, jak Siemens EDA wykorzystał otwartą bibliotekę ewaluacyjną NeMo Gym, by usprawnić agenta do charakteryzacji chipów. Zamiast sprawdzać pojedyncze wywołania narzędzi, zespół oceniał kompletne pliki wynikowe za pomocą wyspecjalizowanego weryfikatora, a wzorce błędów wykorzystał do przepisania instrukcji umiejętności agenta i opisów narzędzi MCP. Po kilku rundach tej pętli łączny wynik benchmarku wzrósł z około 55% do 95%, a agent potrzebował znacznie mniej kroków i mniej danych wyjściowych. W eksperymentach wykorzystano około 25 przebiegów ewaluacyjnych z Claude Opus 4.8 jako modelem agenta działającym w Claude Code.
Orca Security zbudowała Discovery AI — agenta na Amazon Bedrock, który zamienia proste pytania w języku naturalnym na ustrukturyzowane zapytania do systemu Sonar, śledzącego ponad 900 typów zasobów chmurowych. Zamiast jednego dużego modelu z całym schematem wczytywanym do każdego promptu, wersja produkcyjna rozdziela pracę na dziewięć wyspecjalizowanych etapów i kilka różnych modeli bazowych. Efekt: znacznie niższe koszty, szybsze odpowiedzi i lepsza dokładność przy złożonych zapytaniach; system działa od marca 2026 roku.
Anthropic wprowadził w Claude Platform beta funkcję, która pozwala agentowi Managed Agents samodzielnie zbudować przepływ pracy (workflow) do dużych, wieloczęściowych zadań, np. przeglądu setek dokumentów. Zamiast wykonywać całość za jednym razem, agent dzieli zadanie na etapy, deleguje części do wielu pod-agentów i łączy ich wyniki w jeden rezultat. Zadanie jest przekazywane serwerowi, który wykonuje je asynchronicznie i raportuje postęp poprzez strumień zdarzeń.
AWS opublikowało wraz z Postman techniczny opis tego, jak powstał Agent Mode – natywny dla AI interfejs Postman do testowania API i dokumentacji, działający produkcyjnie na dużą skalę. Zespół odkrył, że największą przeszkodą nie była jakość modelu, lecz nadmiar narzędzi i brak kontekstu. Wpis opisuje wzorce architektoniczne: dynamiczny dobór narzędzi, dostęp oparty na schematach, dedykowane moduły kontekstu oraz możliwości Amazon Bedrock – elastyczność modeli, wnioskowanie między regionami, kontrolę rezydencji danych i prompt caching.