Agent 智能体

推荐理由：文章把共享会话、GPU 实例和持久卷串成完整样例，便于迁移到长任务多智能体流水线设计。

推荐理由：通过合同场景展示RAG与结构化抽取的分工，可迁移到需要跨文档汇总的企业知识应用。

推荐理由：原文同时给出 Bedrock 调用方式和适用场景，便于评估 Sonnet 5.5 在 AWS 工作流中的落地成本。

推荐理由：文章列出 agentic 工作流、ROS Lyrical 支持和 Jetson 部署路径，便于评估机器人开发链路变化。

推荐理由：原文把平均准确率与重复成功率分开衡量，为排查智能体生产环境波动提供了可迁移方法。

推荐理由：原文披露了路由模式、使用入口和三项编码基准结果，可用于比较多模型编排的成本取舍。

推荐理由：材料展示 Google 将 Gemini 网络安全模型与 CodeMender 组合给政府和企业的部署路径，便于观察 AI 防御能力的落地边界。

推荐理由：原文同时披露通用版与安全版的定价、访问范围和评测结果，便于比较部署取舍。

推荐理由：原文同时给出成本、token 与质量变化，以及 API 开启方式，便于评估长视频分析工作流。

推荐理由：文章拆解了 Granite 4.2 从预训练到多阶段 RL 的流程，便于比较开源推理模型的训练取舍。

推荐理由：文章把离线向量构建、在线查询嵌入和全文检索降级拆开，提供了搜索系统的工程取舍参考。

推荐理由：报告用 Hub 下载、点赞和衍生仓库数据，展示开放模型生态在规模、采用与运行层的分化。

推荐理由：文章把录制、同步、流式训练和部署串成同一流程，便于复用到机器人数据采集闭环。

推荐理由：原文同时给出相对 3.6 Flash 的基准差距与阶段性价格，便于评估编码智能体成本。

推荐理由：原文把开放权重、NIM 部署和延迟数据放在同一语音流水线中，便于评估自托管方案的取舍。

推荐理由：原文同时给出架构、基准和本地部署示例，便于比较开源多模态模型在本地智能体场景的工程落地路径。

推荐理由：原文把环境层、训练配方和评测结果放在一起，便于理解开源 Agent 研究中工程成本与复用方式的变化。

推荐理由：原文同时给出开放入口、机器人协作示例和安全评测维度，便于理解具身模型在真实任务中的落地路径。

推荐理由：原文同时列出云端、端侧和安全评测细节，可用于理解机器人模型从演示走向部署的路径。

推荐理由：原文同时给出价格、token效率和基准差异，便于比较Flash系列在智能体工作流中的取舍。