AWS 提出 Trust in Depth：让智能体获得更多自主权而不失控
AWS 副总裁 Shawn Bice 提出 Trust in Depth 框架，主张用 Scope、Know、Bound、Observe 四层机制让智能体在可验证的边界内自主行动，把人工审批留给真正需要判断的决策。
#MCP/工具调用
AWS Machine Learning BlogAI 评分5858
GitHub Blog · AI & MLAI 评分3838 GitHub Copilot 为什么说聊天框是错的 UI：用 canvas 替代 chat
GitHub Copilot 提出 canvas 概念，即在 GitHub Copilot app 内运行的无浏览器外壳的全栈小应用，可与 agent 双向通信，并能在本地执行代码、调用第三方 API。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2222 GitHub Podcast 拆解 AI 五大热梗：该不该读 AI 代码、RAG 已死、Skills 是否杀死 MCP
GitHub Podcast 最新一期拆解了五个 AI 热门论断：AI 生成的代码仍需阅读和负责，只是审查力度应按风险分级；Skills 与 MCP 解决的是不同问题，前者是可读的打包经验，后者是智能体连接工具与数据的标准，二者可组合使用。