本文介绍了最新的程序化工具调用（PTC）技术，利用亚马逊云科技ECS自托管Docker Sandbox与Amazon Bedrock兼容。PTC通过生成Python代码优化工具调用，提高效率、降低Token消耗并确保数据安全，适用于多种大模型，推动AI Agent工具调用的进步。

Databricks提供统一平台，促进业务专家与AI工程师实时协作，构建高质量AI系统。通过四个步骤，从解析PDF到提取关键信息，确保快速迭代与准确性，提升数据处理效率，帮助企业获得竞争优势。

LangSmith的Agent Builder允许用户通过简单提示构建代理，新的模板库提供预构建代理以便快速部署和定制。用户反馈可帮助代理学习，支持多种模型，社区鼓励分享优秀代理。

Vercel Agent 现可在 Vercel Dashboard 中直接应用代码修复建议，用户可在拉取请求中查看并批量或逐个接受建议，应用后自动解决审查线程。同时，可在任务页面跟踪多个并发的 Vercel Agent 工作。

GitLab 18.8推出GitLab Duo Agent平台，帮助团队协调AI代理，自动处理无关漏洞，提高工作效率。该平台提供中央AI目录，支持任务特定代理和工作流自动化，简化开发流程。

2025年，AI编程工具如Claude Code彻底改变了我的工作习惯，显著提升了开发效率。AI编程形式多样，包括提问、IDE补全和Agent模式等。不同用户的使用体验差异明显，Agent模式使无编程基础的人也能创建应用，打破了传统限制。工程师应积极利用AI工具，以提高工作效率，适应行业变化。

作者尝试了两个Agent：牛马Agent用于工作总结，网络分身Agent用于个人数字化身。牛马Agent因数据结构化和角色定位明确，表现优于网络分身Agent。总结认为，明确定位和高质量数据是提升Agent效果的关键。

AI Agent的定义与国家无关，主要依赖行业共识。Agent通过循环调用工具实现目标，其商业价值高于聊天机器人。目前面临的挑战包括安全性和可靠性。成功的关键在于独特的数据和专业技能，而非仅仅是Agent本身。

现在可以在GitHub拉取请求中按需触发Vercel Agent进行代码审查，点击“使用Vercel Agent审查”按钮即可。可在团队设置中启用自动审查功能。

AI领域正迎来快速发展，讨论了苹果、Google和OpenAI的最新动态，包括AI大模型市场竞争、Gemini的崛起及其对视频创作的影响。

作者开发了一种Agent Skill，自动分析文章并生成插图，提升阅读体验。该Skill通过分析结构、匹配风格和生成提示词等步骤，快速完成配图。Agent Skills是将知识整理成可供Agent调用的“培训手册”，以提高工作效率。

过去一年，AI 领域从功能探索转向标准建立，MCP 解决了 LLM 与外部数据源的连接问题。Agent Skills 开放标准迅速流行，提升了 AI 的执行力和可移植性，优化了上下文管理，支持复杂任务，促进了跨平台应用。

亚马逊推出了Quick Suite、Kiro和Bedrock AgentCore等AI工具，旨在提高跨境电商物流报价效率。通过自然语言处理，用户可快速生成报价报告，减少人工错误和时间成本。该方案采用无服务器架构，降低IT资源需求，实现快速部署和高效运营。

编程 Agent 正在通过计划模式和上下文管理提升软件开发效率。理解 Agent 框架及其规则和技能，有助于更好地协作。建议在编码前进行规划，利用 Agent 的搜索和动态加载功能，优化工作流程。