LangChain 与 Amazon Bedrock Knowledge Bases 的智能体检索实践
Amazon Bedrock Managed Knowledge Base 现已支持智能体检索，通过 AgenticRetrieveStream API 将多部分问题拆解为子查询、执行并判断证据是否充分，不足时再次检索，langchain-aws 包同时暴露智能体与标准两种检索方式。
#RAG
AWS Machine Learning BlogAI 评分3232 arXiv cs.CLAI 评分2222 基于查询感知路由的编码器跨语言检索性能提升
研究者将仅作用于查询的低秩适配器 SampoTron 与 Nemotron-3-Embed-1B 模型结合，并按查询与索引语言做确定性路由：跨语言查询走适配器，同语言查询走原编码器。在采样的金融基准上，六个英/芬/瑞方向的 nDCG@10 均值从 0.241 提升至 0.291，相对增益 20.9%，且路由保留了原有同语言性能。
arXiv cs.CLAI 评分2929 APDMem：面向查询自适应的智能体渐进式披露长期记忆架构
APDMem 是一种分层长期记忆架构，将对话历史表示为主题摘要、个性化关键事实、轮级证据笔记和原始消息四层，推理时由控制器先读高层摘要、按需深入细节。在 LongMemEval 上，它仅访问 8% 的对话内容即取得强劲的长上下文记忆推理表现。该工作已被 EMNLP 2026（Industry Track）接收。
arXiv cs.AIAI 评分2222 CourseChat：面向商科教育的本地化多课程 RAG 辅导系统软硬件权衡
研究团队推出 CourseChat，一个部署在校园网关后、面向本科商科教育的本地化多课程 RAG 辅导系统，六个课程实例共享由 Ollama 提供本地 LLM 服务的双边缘 AI 主机。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3636 用 Amazon Quick 与 Adjudicated Query 模式批量核查数千份租约合规性
AWS 提出 Adjudicated Query 设计模式，让业务用户在 Amazon Quick 聊天界面提问合规问题，实际判定交由确定性（非 AI）规则引擎完成。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2222 GitHub Podcast 拆解 AI 热门观点：该不该读 AI 生成的代码、RAG 是否已死、Skills 是否杀死了 MCP
GitHub Podcast 最新一期拆解了五个 AI 热门观点：AI 生成的代码仍需阅读和负责，但审查力度应按风险分级；Skills 与 MCP 解决不同问题，前者是打包的团队经验，后者为智能体提供连接工具和数据的标准接口；RAG 也并未消亡，它让模型基于训练数据之外的信息作答，减少 token 浪费并降低答案不完整的概率。