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.
Firma badawcza AI i14 we współpracy z AWS przeniosła swój model Laplace 3B — 24-warstwową architekturę opartą na Gated Linear Attention (GLA) zamiast standardowego mechanizmu uwagi transformerów — na układy AWS Trainium2, wykorzystując natywny PyTorch (TorchNeuron Native). Zamiast rosnącego z każdym tokenem KV cache, model utrzymuje stały stan rekurencyjny o rozmiarze 29,5 MB na sekwencję. Na pojedynczej instancji trn2.48xlarge zespół osiągnął około 120 000 tokenów na sekundę podczas treningu i obsłużył 11 544 tokeny wyjściowe na sekundę przy 1 280 równoległych sekwencjach, korzystając z niezmodyfikowanego silnika vLLM.
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.
AWS i Deepgram wspólnie przebudowały model rozpoznawania mowy Nova-3, aby działał natywnie na chipach Trainium2 zamiast standardowej infrastruktury PyTorch opartej na GPU, celując w duże zadania transkrypcji offline. Prace objęły przepisanie wąskich gardeł na własne kernele oraz zastąpienie warstwy serwującej Pythona środowiskiem uruchomieniowym w Rust, komunikującym się bezpośrednio z Trainium. Efekt: pojedyncza instancja trn2.3xlarge uruchamiająca osiem równoległych kopii modelu przetwarza 11-70% więcej dźwięku na dolara niż poprzednia infrastruktura Deepgram, a podobne oszczędności mogą być dostępne dla klientów samodzielnie hostujących rozwiązanie na SageMaker.
AWS udostępnił konektor NIXL typu „push” dla vLLM, zmieniający sposób przesyłania danych pamięci podręcznej klucz-wartość (KV) między instancjami prefill i decode w rozdzielonym serwowaniu LLM. Zamiast pobierania bloków KV przez instancję decode po zakończeniu prefill, instancja decode z wyprzedzeniem rejestruje docelową pamięć, a instancja prefill zapisuje dane KV bezpośrednio, gdy tylko są gotowe — usuwając koordynację ze ścieżki krytycznej. W testach z modelem Qwen3-32B w konfiguracji 1 prefill/1 decode na instancjach EC2 P5en z EFA, tryb push osiągnął nawet 3-krotnie lepszy czas do pierwszego tokenu (TTFT) i nawet o 30% lepszy czas generowania pojedynczego tokenu (TPOT) niż domyślny tryb pull, zwłaszcza przy dużym obciążeniu zapytaniami.
AWS opublikował framework zarządzania o nazwie Trust in Depth, mający umożliwić agentom AI działanie z większą autonomią przy zachowaniu egzekwowalnych ograniczeń. Łączy on określanie zakresu uprawnień agenta przed wdrożeniem, nadawanie każdemu agentowi weryfikowalnej tożsamości, egzekwowanie granic w czasie działania poprzez bramki polityk oraz obserwację zachowania agenta po fakcie. Framework opiera się na automatycznym wnioskowaniu (dowodzie matematycznym) dla precyzyjnie określonych reguł oraz na ludzkim osądzie w niejednoznacznych przypadkach, wykorzystując narzędzia AWS: Bedrock AgentCore, Guardrails, Kiro, Strands, Agent Registry i CloudWatch Omni.
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.
AWS przedstawił trzy optymalizacje na poziomie kerneli dla obsługi modeli Mixture-of-Experts (MoE) na GPU Hopper, opracowane we współpracy ze społecznością vLLM i wdrożone w kontenerze LMI Amazon SageMaker AI. Zmiany eliminują nieefektywność obliczeń fused MoE podczas fazy dekodowania z małymi partiami, gdzie wcześniej rdzenie Tensor Core były niedostatecznie wykorzystywane. Łącznie optymalizacje dają do 10% wyższą przepustowość i do 9% szybszy czas do pierwszego tokena (TTFT).
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.
AWS opisuje nową dwuetapową architekturę kontroli dostępu dla Retrieval Augmented Generation (RAG) w Amazon Quick i Amazon Bedrock Knowledge Bases. Zamiast polegać wyłącznie na okresowo synchronizowanych listach kontroli dostępu (ACL), system teraz weryfikuje uprawnienia w czasie rzeczywistym bezpośrednio w systemie źródłowym (np. Google Drive, SharePoint, Confluence) w momencie zapytania, zanim treść trafi do LLM. AWS twierdzi, że eliminuje to luki bezpieczeństwa wynikające z nieaktualnych lub błędnie zmapowanych uprawnień między synchronizacjami. Jako klienta wymieniono Mondelēz International, zatrudniającą ponad 35 000 pracowników.
Anthropic wypuściło Claude Haiku 5.5 (claude-haiku-5-5) — najbardziej zaawansowany model z linii Haiku, zaprojektowany do pracy przy dużym obciążeniu i wrażliwej na opóźnienia. Obsługuje okno kontekstu 1 miliona tokenów, do 128k tokenów wyjściowych oraz adaptacyjne rozumowanie sterowane nowym parametrem effort. Model jest dostępny w Claude API, Amazon Bedrock, Claude Platform on AWS, Google Cloud oraz Microsoft Foundry. Anthropic ostrzega, że kod napisany dla poprzedniego modelu Haiku 4.5 może nie działać w nowej wersji.
GLM 5.3 od Z.ai to model mixture-of-experts z 753 miliardami parametrów, zoptymalizowany pod kodowanie i długotrwałe zadania agentowe, dostępny teraz jako w pełni zarządzany model w Amazon Bedrock. Rozwija linię GLM 5 lepszymi wynikami benchmarków kodowania, wyróżniającymi się możliwościami cyberbezpieczeństwa (wynik CyberGym 84,5) oraz głębszą integracją z Bedrock, w tym API zgodnymi z OpenAI, buforowaniem promptów, wnioskowaniem między regionami i poziomami usług. AWS pokazuje też, jak użyć GLM 5.3 z open-source'owym agentem Strix do autoryzowanych testów penetracyjnych własnych aplikacji.
GitHub opublikował ReviewBench, benchmark w fazie podglądu badawczego (research preview), który ma umożliwić porównywanie agentów AI do przeglądu kodu według wspólnego, weryfikowalnego standardu. Zbiór danych obejmuje 219 rzeczywistych publicznych pull requestów w 19 językach i 187 repozytoriach, dobranych tak, by odzwierciedlały rozkład języków i rozmiarów wśród 103,9 mln rzeczywistych pull requestów na GitHubie. Dane referencyjne (ground truth) pochodzą z połączenia recenzentów-ludzi, narzędzi do analizy statycznej oraz kilku czołowych modeli LLM, a ich oceny zweryfikowali starsi inżynierowie, których osądy zgadzały się z etykietami benchmarku w 96,6% przypadków. GitHub twierdzi, że już wykorzystał ReviewBench wewnętrznie do śledzenia własnego produktu Copilot code review (CCR), a zmiany wyników offline wiarygodnie przewidywały kierunek późniejszych testów A/B na produkcji.
AWS opublikował szczegółowy przewodnik krok po kroku pokazujący, jak zapewnić Claude Desktop (na Amazon Bedrock) dostęp do internetu w czasie rzeczywistym poprzez Amazon Bedrock AgentCore Gateway, eliminując lukę wynikającą z granicznej daty danych treningowych modelu. Konfiguracja wykorzystuje AWS IAM Identity Center SSO połączone z Amazon Cognito jako warstwą federacji SAML-to-OAuth, wystawiającą tokeny JWT, które AgentCore Gateway weryfikuje przy każdym żądaniu. Sama funkcja Web Search jest zgodna z MCP i działa na wewnętrznym indeksie webowym Amazon obejmującym dziesiątki miliardów dokumentów, dzięki czemu ruch zapytań nie opuszcza infrastruktury AWS i nie jest wymagany żaden zewnętrzny klucz API. Funkcja jest obecnie dostępna tylko w trzech regionach AWS: us-east-1 (N. Virginia), eu-west-1 (Irlandia) i ap-northeast-1 (Tokio).