AWS 机器学习博客介绍在 Amazon Bedrock AgentCore Runtime 上托管编码智能体：每个会话独立 Firecracker 微 VM，/mnt/workspace 可在空闲后保留，agentcore exec --it 提供真实 PTY，Gateway MCP 让 GitHub/Jira 令牌不进虚拟机。可在隔离环境中并行跑 Claude Code、Codex、Kiro、Cursor，避免本机端口冲突。
AWS 开源 awslabs/Agent-EvalKit：在 Claude Code、Kiro CLI 或 Kilo Code 内通过 /evalkit.plan、/evalkit.report 等斜杠命令跑评测。六阶段覆盖计划、造数、OpenTelemetry 追踪、执行、打分与代码关联修复；旅行研究 demo 显示 Response Quality 83.9%、Tool Parameter Accuracy 64.5%、Faithfulness 32.3%，漂亮回复仍可能在空工具结果上编造温度与汇率。配套 AWS ML 博客说明系统化评测方法。
Resolve AI 发布面向 Claude Code、Codex 与 Cursor 的 Marketplace 插件：安装后经 OAuth 登录，可将未关闭告警、近期部署、基线延迟，以及已在 Slack/Teams 跑过的排查结果注入当前编码智能体，减少在 Datadog 等标签页与本地绿构建之间来回切换。
开发者 @midudev 介绍开源项目 RTK（github.com/rtk-ai/rtk）：在终端命令输出到达 Claude Code、Cursor、Copilot、Codex 等编程智能体之前拦截并压缩，宣称约可节省 70% token，且可自动运行。面向 agent 循环里冗长 shell/日志上下文的 token 成本。
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