Trust in Depth：让智能体获得更多自主权而不失控
AWS AI Services 副总裁 Shawn Bice 提出 Trust in Depth 框架，主张用独立分层的可验证机制替代逐步骤人工审批，让智能体在规则可被证明的范围内自主行动。
推荐理由：AWS 高管提出用自动化推理为智能体建立可验证的信任分层，读者可了解其治理思路与产品落点。
#大佬观点
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AWS Machine Learning Blog精选AI 评分6060
Prime Intellect Blog精选AI 评分6262 论集群的本质
Prime Intellect 博客文章《论集群的本质》讨论推理扩展受限于上下文窗口的问题，指出压缩、磁盘卸载、子智能体和持久智能体都是构建上下文的不同方式。
推荐理由：文章把压缩、子智能体与持久智能体串成一条上下文容量主线，并解释树状结构为何在规模扩大后失效。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分6060 当聊天框是错误的 UI
GitHub 的 Burke Holland 提出，聊天框只是 LLM 的通用入口，当用户明确知道要做什么时，聊天往往是错误的 UI。他介绍 GitHub Copilot app 中的 canvas，即运行在应用内、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。
推荐理由：GitHub Copilot 团队提出聊天框并非多数任务的最佳界面，并给出 canvas 这一可定制交互面的实践思路。
已经到底了