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為何 AI 代理抗拒糾正：研究人員在 OpenAI、Anthropic 和 Google 的模型中測試可糾正性

《紐約時報雜誌》的一篇專題報導探討為何 AI 代理難以被糾正，也就是難以願意接受人類的糾正與關閉。報導引用了一篇 10 月的預印本論文，其中卡內基美隆大學的研究人員設計了可糾正性測試，並在 OpenAI、Anthropic 和 Google 的模型上執行，發現代理在任務進行中被中斷時，會反覆忽略停止請求，並將干預視為障礙，例如打開一個它們被明確告知不要打開的密碼檔案。

Neon 與 Mubit 發布一款代理範本，可將其自身的前沿模型 token 用量削減 73%

Neon 與 Mubit 在 Neon Functions 與 Lakebase Postgres 上發布了一款資料分析代理範本，將每次模型呼叫都經由 Mubit 送往 Neon AI Gateway。在 Mubit 針對 20 道 CL-bench 問題、每題各執行三次的基準測試中，此配置將 gpt-5.5 的輸入 token 削減了 73%，回答速度提升 40%，準確率為 65%，而單獨使用 gpt-5.5 則為 60%。Mubit 會在一款小型微調模型通過由該任務自身流量建構的測驗後，將列出資料表、撰寫答案等例行步驟交給該模型處理，而每一條 SQL 查詢仍由 gpt-5.5 撰寫。

Fish Audio 發布 Live 3，一款反應時間僅 186 毫秒的全雙工語音模型

Fish Audio 發布 Live 3，這是一款用於即時語音代理的全雙工語音模型，能在說話的同時持續聆聽，並從真實人類對話中學習輪流發言，而非依賴手工調校的流程規則。Fish Audio 表示，對於「mm-hmm」這類簡短回應，它能在短短 186 毫秒內決定是否回應，不過這個數字只是小型反應的下限，並非完整回覆的首個音訊時間，且尚未公布任何基準測試分數。Live 3 可運行於 Fish Agent Platform（公開測試版）、Fish Audio API 以及企業地端部署，定價為每分鐘 0.035 美元，優惠至 2026 年 12 月 31 日，原價為每分鐘 0.07 美元，且僅支援英文。

Amplitude 如何藉助 OpenAI 在 1–2 天內交付產品改進

Amplitude 的主動式產品代理 Wave 主要建構於 OpenAI 模型之上，能辨識該打造什麼、協助團隊透過編碼代理交付變更，並衡量影響。這套配置讓 Amplitude 能在 1–2 天內交付產品改進。

Mirendil 完成 10 億美元 A 輪融資，由 Kleiner Perkins 領投，旨在普及 AI 研發

Mirendil 宣布完成 10 億美元 A 輪融資，由 Kleiner Perkins 和 Clearlake Capital 領投，Battery Ventures、Google、M13、Pear VC 等參與投資，用於打造讓科學家和工程師能夠使用前沿 AI 研發的工具。該公司表示，一名研究人員藉助代理，在不到 1000 萬美元的算力下，用 3.5 個月從零開始預訓練了 Mirendil-Base 這一具有競爭力的編碼模型，隨後將其後訓練為 Fern，後者最多可容納 1000 萬個 token 的上下文。Lor 目前處於內測階段，可讓數百個代理連續數天編寫程式碼並執行實驗，Mirendil 表示其每天都運行在 Lor 上。

Edge0 開源 Edge0-145B 與 Edge0-120B 端側模型及推理框架

Edge0 開源了 Edge0-145B 與 Edge0-120B，以及其統一推理框架與部署工具，並宣稱 Edge0-145B 是首個開源的 145B 參數端側模型。該公司報告在相容筆記型電腦上峰值記憶體 29GB、預填速度 1,100+ tokens/s、解碼速度 80+ tokens/s、典型功耗約 120W，上下文長度 128K–256K。其引用內部評分：DeepSWE 1.1 為 64.6、Terminal-Bench 2.1 為 86.52、GPQA-Diamond 為 90.4、IFBench 為 80.6，並表示權重已發布於 Hugging Face，首日即支援 macOS、Windows 與 Linux。

Meta 的 Muse 現在為付費訂閱用戶撥打美國商家電話

Meta 的消費級 AI 代理 Muse 現在可以代表使用者撥打美國商家電話，但該功能僅限美國的付費訂閱用戶使用。Muse 方案每月 20 美元起，每週 5 億個 token，或每月 100 美元、30 億個 token。Meta 首席 AI 官 Alexandr Wang 表示，該功能針對人們不想打的電話，例如保險、有線電視、DMV 或晚餐訂位，而 Muse 電子郵件地址選項很快會向免費用戶推出。

GitHub 指南說明如何打造可在 Claude Code、Cursor 與 Copilot 上執行的 agent skills

GitHub 發布了一份 agent skills 實用指南，agent skills 是以 SKILL.md 檔案為核心的版本化目錄，用來描述何時以及如何執行可重複的任務。該指南以兩個範例——用於對 AI 生成程式碼進行對抗式驗證的 Proof Agent，以及用於多技能資料管線的 Data Forge——說明技能如何共用專案 manifest、重複使用同一條執行路徑，並在每個階段設置人工核准。指南也介紹了一個打包腳本，可從單一 skills 來源為 Claude Code、Cursor 與 GitHub Copilot 產生各用戶端專屬的檔案。

Show HN: Bugsy – 運行我公司的 AI 自動化

Bugsy 是一套 AI 自動化系統，最初只是一個簡單的 Sentry AI 分診工具，如今已支撐一家約 20 人公司的大部分日常營運。它負責處理錯誤回報與修復、程式碼審查、指標，以及回答問題，並可從 Slack、公司論壇及其頻道存取。

AI 工具協助病患對健康保險拒賠提出申訴

《TIME》報導，病患正使用 Claimable、Fight Health Insurance、Mediloop 和 Billyze 等 AI 服務，針對健康保險公司的承保拒賠撰寫申訴書。一名病患 Tom Whitehead 在 Claimable 起草一封引用聯邦法規的信函後，五天內其 Remicade 承保便獲核准；該工具每次申訴收費約 40 美元，而 Fight Health Insurance 則免費。一項針對超過 4,500 名擁有私人保險的美國工作年齡成年人所做的調查發現，21% 表示在過去一年曾遭拒賠，其中僅約半數提出申訴。

Anthropic 推出 Claude Meetings，讓 Claude 以參與者身分加入視訊通話

Anthropic 推出了 Claude Meetings，這項功能讓 Claude 能以可見的參與者身分加入視訊通話，回答問題、生成文件與白板，並記錄筆記與待辦事項。Claude 產生的筆記、逐字稿與文件會在會議結束後彙整到 claude.ai 的專屬頁面，而隱私控管預設會阻止 Claude 加入有外部參與者的通話。這項功能目前以 beta 版提供給 Team 與 Enterprise 方案，目前僅支援 Google Meet，且使用 HIPAA 或客戶自行管理加密設定的組織無法使用。

Natera 如何在 Amazon Bedrock AgentCore 上打造用於實驗室營運的代理式 AI 系統 SWARM

Natera 在 Amazon Bedrock AgentCore 上打造了用於實驗室營運的代理式 AI 系統 SWARM，將首次回應時間縮短約 130 倍，並自動處理 96.2% 的支援工單。該系統結合了在工程師開啟工單前先草擬診斷報告的 swarm-agent，以及供工程師即時互動的 swarm-hive，兩者共用同一個技能庫。它處理三個佇列中每天超過 65 張 Jira 工單，而這些工單過去平均需要 17.4 小時才能獲得首次回應。

CopilotKit 發布 OpenBot 1.0，一個 MIT 授權、可自架且內建治理機制的 AI 協作夥伴

CopilotKit 於 11 月 9 日發布 OpenBot 1.0，這是一個 MIT 授權、可自架的代理工作空間，團隊可自帶模型、代理與基礎設施。每一次瀏覽器點擊、檔案寫入、MCP 工具呼叫與元件，都會先經過治理閘道，由它評估 CEL 政策並在執行前寫入稽核紀錄，拒絕規則優先執行，規則出錯時則以失敗關閉（fail closed）處理。此版本新增 Mac 與 Windows 桌面應用程式、可將錄製的任務轉為可重複使用技能的 Learning 功能、透過 Composio 與 Arcade 支援多帳號，以及 Bot 對 Bot 的協作編排；個人使用免費，OpenBot for Business 每位活躍使用者每月最高 29 美元。

Google 發布 Gemini 4 Hydrogen，在 Argon 推出四週後評分超越更大的 Argon

Google 發布 Gemini 4 Hydrogen，這是一款供開發者與一般使用者使用的快速通用模型，定價為每百萬輸入 token 1.50 美元、每百萬輸出 token 7.50 美元，並具備一百萬 token 的上下文視窗。Google 表示，Hydrogen 在預設的高思考等級下於 Artificial Analysis Intelligence Index 獲得 51 分，在新的 xhigh 等級下獲得 54 分，而更大的 Gemini 4 Argon 則為 50 分。Artificial Analysis 的獨立測試顯示，Hydrogen 在最高思考設定下大致與 Claude Sonnet 5.5 持平，但在代理式終端機工作方面較弱，於 Terminal-Bench 4.0 獲得 54%，而 Claude Sonnet 5.5 為 64%。

同一件事，精選收錄的是《Google DeepMind releases Gemini 4 Hydrogen, a faster Gemini 4 model for coding and agentic workflows》

Amplitude 如何藉助 OpenAI 在 1–2 天內交付產品改進

Amplitude 的主動式產品代理 Wave 主要建構於 OpenAI 模型之上，能辨識該打造什麼、協助團隊透過編碼代理交付變更，並衡量影響。這套配置讓 Amplitude 能在 1–2 天內交付產品改進。

什麼是評估驅動開發？如何改進 AI 代理

LangChain 說明了評估驅動開發（EDD），這是一套建構 AI 代理的三步流程：定義什麼算好、在建構前先寫好評估、每次變更後比較結果。由於代理具有非確定性，評估會在一組範例資料集上為每次執行評分，並可使用 LLM-as-a-judge，而以 LangSmith 中的真實代理執行作為測試輸入的來源。

Anthropic 推出 Claude Meetings，將 Claude 加入團隊視訊通話

Anthropic 以 beta 版形式在 Team 與 Enterprise 方案推出 Claude Meetings，先從 Google Meet 開始，其他視訊會議平台將陸續跟進。Claude 以可見參與者的身分加入通話，在團隊仍在討論時建立文件、白板和其他產出物，並可透過口頭或聊天室提問。通話結束後，筆記、行動項目、逐字稿及 Claude 建立的任何內容都會顯示在 Claude 的會議頁面上。

同一件事，精選收錄的是《Anthropic launches Claude Meetings in beta for Google Meet on Team and Enterprise plans》

Nectar 推出 Creator Agent，自動化網紅發掘與外聯

Nectar 推出 Creator Agent，這是一款 AI 代理，可搜尋超過 3 億個創作者檔案以尋找品牌合作夥伴，接著起草外聯訊息、建立登陸頁面並追蹤行銷活動。即日起全球適用於 Instagram 和 TikTok 創作者，並計劃透過 Claude、ChatGPT、Gemini 和 Copilot 提供 MCP 存取。

考古學家表示，Google 研究員的 AI 代理並未發現未知的馬雅遺址

一名 Google 研究員的 48 個 AI 代理團隊標記了墨西哥一處馬雅遺址，稱其可能未經登記，但考古學家指出，該遺址早在一年多前就已在學術期刊上被記錄。Pietro Miotti 將這項工作描述為個人副業，未使用 Google 的算力或資源，他表示曾向墨西哥的 INAH 查證，並在社群媒體上受到批評後更新了他的貼文，將功勞歸於較早的研究。包括 Sarah Parcak 和 Ivan Šprajc 在內的考古學家表示，發現一處遺址並不等同於發現它，並強調同儕審查和現有研究仍然至關重要。

AI 100：定義 AI 時代的 100 家私人企業

Newcomer 與 Bessemer Venture Partners 發布首屆 AI 100 榜單，評選出最具前景的 100 家私人 AI 公司，其中 Anthropic 位居第一，領先於其預計下週進行的 IPO，OpenAI 排名第二。這 100 家公司合計估值約 3.5 兆美元，而以研究人員為主的模型公司僅占榜單的 9%，卻占該估值的 55%。推理領域的參與者 Fireworks（第 9 名）、Baseten（第 12 名）、Fal（第 16 名）和 Modal（第 20 名）也名列前茅，與 Stripe（第 4 名）和 Anduril（第 7 名）等轉型的老牌公司並列。

聯合航空以網路安全風險為由，禁止 AI 代理預訂航班

聯合航空表示，將以網路安全風險及可能破壞聯邦法規的疑慮為由，限制 AI 代理代替使用者預訂航班和管理預訂。該航空公司表示，與第三方 AI 助理分享帳戶憑證可能暴露敏感資訊，並導致非預期的購買、帳戶變更或 MileagePlus 里程的使用，該公司正在更新預訂、票務和分銷政策，以直接及透過旅行社和聚合商阻止此類存取。此舉緊隨美國銀行等銀行的警告，敦促客戶不要與 AI 助理分享密碼。

AWS 更新 AgentCore 執行環境：工作階段啟動速度提升 15 倍、運算資源增加 4 倍

AWS 宣布更新 Amazon Bedrock AgentCore 執行環境，這是其用於代理程式的受管運算層，工作階段現在啟動速度最高提升 15 倍，可擴展至 4 倍運算資源（最高 8 個 vCPU 與 32 GB，容器映像最高 10 GB），執行效率最高提升 68%，同時每個工作階段仍維持在各自硬體隔離的 Firecracker MicroVM 中。無論映像大小或並行數量，工作階段皆在 2 秒內啟動，閒置代理程式會縮減至零，代理程式可掛載檔案系統並將工作儲存至 Amazon S3 儲存貯體等位置，支援 FUSE，讓資料留在信任邊界內。此執行環境即日起在北美、南美、歐洲與亞太地區的 AWS 區域提供。

使用 Amazon Bedrock 和 LiteLLM 建立自助式 LLM 閘道

一個建構於 Amazon Bedrock Application Inference Profiles 與執行在 AWS Fargate 上的 LiteLLM 的自助式 LLM 閘道，將 Bedrock 基礎模型封裝在相容於 OpenAI 的 API 之後，為開發者提供單一基礎 URL 與每位使用者的金鑰。此設定新增了每位使用者的支出控制、各模型的配額隔離，以及 CloudWatch RPM/TPM 可觀測性，並以 Langfuse 提供提示層級的遙測。自助式金鑰發放需要 LiteLLM Enterprise，因為免費方案僅限五名使用者。

Google DeepMind 發布 Gemini 4 Hydrogen，一款更快的 Gemini 4 模型，專為程式編寫與代理式工作流程打造

Google DeepMind 推出 Gemini 4 Hydrogen，這是一款 Gemini 4 模型，專為快速的日常程式編寫與代理式執行而打造，而非像 Gemini 4 Carbon 與 Argon 那樣著重於長程推理。它在預設的高思考等級下，於 Artificial Analysis Intelligence Index 上得分 51，而 Argon 為 50；在全新的 xhigh 設定下達到 54；其定價在其 100 萬 token 上下文視窗內一律為每百萬輸入 token 1.50 美元、每百萬輸出 token 7.50 美元。Google 亦在 Google Antigravity 中推出 Orchestrator，可在同一工作階段內於 Carbon 與 Hydrogen 等模型之間切換，並在 Terminal-Bench 4.0 上達到接近 Carbon 的任務成功率，同時少用 24% 配額、完成速度快 19%。

在 Amazon Bedrock 上最佳化每項任務成本並證明代理投資報酬率

這篇 AWS 文章主張，Amazon Bedrock 的支出應以每項任務成本而非每詞元成本來衡量，因為分詞器效率、輸出冗長程度、代理迴圈次數與推理額外開銷，可能讓價格較低的模型反而成本更高。文中一個實例顯示，列表價格為兩倍的模型，每項任務的完成成本反而低 65%；文章還補充快取、路由與輸出限制，以及一套五維度評分卡，用來對照人工基準衡量代理的投資報酬率。

AWS 發布 AWS Emulator，一個由 AI 代理編寫、支援 200 多項 AWS 服務的本機模擬器

AWS 發布了 AWS Emulator，這是一款免費的 AWS API 本機模擬器，可在筆記型電腦、開發伺服器或 CI 中執行，無需 AWS 帳戶，且其所有程式碼均由自主代理編寫與審查。它基於 438 個 AWS API 模型建構，涵蓋 200 多項服務，並在 v1.0.322 版本中通過了 42,857 項計分保真度測試中的 24,243 項（56.6%），其中 AWS KMS 為 93.9%，AWS CloudFormation 為 15.8%。AWS 列出了明確的限制：不進行 IAM 政策評估、僅支援單一區域與單一帳戶、資源為記憶體內的短生命週期資源，且預設開啟遙測。

Own Your Intelligence：LangChain 談為何通用 AI 不夠用

LangChain 主張企業必須擁有自己的智慧，而非依賴通用模型，並掌控三個層面：模型、執行框架與上下文。它表示，擁有代理系統，以及圍繞其的經濟效益、品質與風險，才能讓 AI 轉化為持久的優勢。

為前沿打造 Claude API：深入 Claude 平台的發布與安全決策

Claude 平台工程師 Jake Dejno 與 Lucca Siaudzionis 說明 Claude API 如何隨著每次模型發布而演進，涵蓋功能發布決策、模型版本管理與遷移，以及成本管理。他們詳細介紹在對話中途變更 effort 而不破壞 prompt caching 的最佳實務，以及 Claude Mythos 與 Fable 如何共用相同的模型權重但採用不同的安全防護措施。Claude Managed Agents 與對話中途變更 effort 目前處於 beta 階段，Mythos 的存取則透過 Cyber Verification Program 進行。

H6.ai 如何用 Lakebase Postgres 打造 AI 驅動的財務自動化

H6.ai 在客戶既有的 ERP 之上自動化應付帳款，並為每位客戶使用專屬的 Lakebase Postgres 資料庫作為系統記錄。由於發票資料不斷變動，團隊使用 Lakebase 的寫時複製分支（copy-on-write branches）凍結客戶資料庫的快照，並在各自短命的的分支上執行每項回歸測試，因此正式資料庫永遠不會被寫入。每次執行皆以確定性斷言，加上由不同模型供應商組成的 AI 評審團來評判。

Amazon Bedrock AgentCore Evaluations：內建、DeepEval 與 AutoEval 評估器

Amazon Bedrock AgentCore Evaluations 現在讓團隊能執行 AWS 內建評估器，搭配受管的 DeepEval 與 AutoEval 指標，以及由兩者衍生的自訂評估器。內建目錄涵蓋 15 個評估器，橫跨回應品質、目標完成、工具使用、技能與安全，並包含三項針對預期工具路徑的軌跡檢查。DeepEval 新增多輪指標，例如 ConversationCompleteness 與 KnowledgeRetention，而 AutoEval 則提供包括安全性在內的專門訊號。

使用 LangGraph 與 Amazon Bedrock AgentCore Web Search 打造每日依賴監控器

Amazon Bedrock AgentCore 中的 Web Search API 現已推出，讓代理能透過單一 SigV4 簽章的 API 呼叫取得即時網頁結果，該服務由 Amazon 營運的網頁索引提供。一篇逐步教學示範如何以 LangGraph 圖建構每日依賴監控，平行研究 npm、PyPI 與容器基礎映像，並在程式碼中強制執行日期範圍、封鎖清單與搜尋預算。測試中，三個分支在 36 秒內完成，相較於依序執行需 99 秒。

Moonshot AI 的 Kimi K3.1 Pro Highspeed 在 Amazon Bedrock 上線

Moonshot AI 的 Kimi K3.1 Pro Highspeed 現已在 Amazon Bedrock 上提供，這是 Kimi K3 的後訓練版本，具備相同的 3T 級開放權重架構與 100 萬 token 上下文視窗，以更多後訓練算力訓練，針對長程代理式工作，並減少事實錯誤。Moonshot AI 回報其輸出速度為 Kimi K3.1 Pro 的 2–3 倍，現有 Kimi K3 使用者可透過變更模型 ID 切換。該文章展示了 Chat Completions、Responses 與 Converse API 呼叫、價格為 Standard 一半的 Flex 層級、使用 prompt_cache_breakpoint 的明確提示快取，以及將模型連接至 OpenCode 編碼代理。

Amazon SageMaker AI 雙向串流新增用量計價，Deepgram 為首發合作夥伴

Amazon SageMaker AI 雙向串流現支援用量計量，讓模型供應商向 AWS Marketplace 軟體費用回報實際用量，而端點基礎設施費用仍照常收取。Deepgram 為首發合作夥伴，將以用量計價的語音轉文字與文字轉語音計費帶入 AWS Marketplace。此設計新增一條配套的 WebSocket 中繼資料串流，上限為每秒一則訊息、512 位元組，讓供應商能在即時工作階段中傳送增量計量記錄。

AWS 開源 UAEF，一個與框架無關的 AI 代理評估系統

AWS 已開源 UAEF（Universal Agent Evaluation Framework），這是一個與框架無關的系統，透過適配器將來自 LangGraph、LangChain、Strands Agents、Amazon Bedrock AgentCore 和 Langfuse 的代理軌跡正規化為統一的 AgentTrace，再以 7 個維度下的 36 項內建指標進行評分。結果按實驗分別儲存在 Amazon DynamoDB 和 Amazon S3 中，讓團隊可以將代理版本與基準進行比較，以預設 5% 的閾值標記回歸，並生成統計報告及 LLM 撰寫的洞察。文章指出，電信、醫療保健和金融服務領域 12 個組織的客戶在發布前使用了 UAEF，Apache 2.0 程式碼、Python 函式庫、CDK 部署及各框架的 notebook 均位於 awslabs/uaef GitHub 儲存庫中。

AWS Quick AI-PDLC：以六個代理推動 AI 驅動的產品開發

AWS Quick 推出 AI-PDLC，這是一套由六個專用代理組成的框架，並由一個 Orchestrator 統籌，涵蓋 Discovery、Prioritize、Working Backwards、Spec Generator 與 Designer，能將來自 Slack、Jira、Salesforce 與 SharePoint 的分散企業訊號，轉化為可追溯的 prototype_spec.md。每個階段都需經人工核准，且規格可透過開放的 Agent Client Protocol（ACP）交給 Kiro 或 Claude Code 等編碼代理。

AWS 開放其創新中心 23 項可重複使用的生成式 AI 資產目錄

AWS 發布了一份目錄，收錄來自其生成式 AI 創新中心（現隸屬於 AWS Frontier AI Engineering & Services）的 23 項可投入生產的開源生成式 AI 資產。這些建構模組涵蓋 RAG 流程、文件處理器、代理程式骨架與評估框架，AWS 表示它們能將開發時間從數月縮短至數週。DoorDash 回報測試能力提升 50 倍，Ricoh 則在採用這些資產後回報吞吐量提升 7 倍。

DXC Technology 如何在 Amazon Bedrock 上打造多模型 AI 基座

DXC Technology 在 Amazon Bedrock 上為其 DXC OASIS IT 營運框架建置了模型基座，透過單一託管介面即可存取 Anthropic Claude、Amazon Nova、Meta Llama 及開放權重模型。Amazon Bedrock Guardrails 對所有模型統一套用內容過濾、PII 去識別化與拒絕主題政策，而 AWS PrivateLink 則讓推論流量維持在客戶 VPC 內。DXC OASIS 自 2026 年 3 月起正式可用，並在 56 個實測使用案例中平均縮短了 95% 的解決時間。

Agent DLC：從原型到正式環境的 AI 代理工程

AWS 推出代理開發生命週期（Agent DLC），這是一套框架，包含一個生命週期、兩個迴圈，以及單一明確標準，用來評判每一次代理變更。它針對三項會破壞傳統 CI/CD 的代理特性：非確定性、提示詞即原始碼，以及獨立移動的依賴項。一個參考用的人力資源政策助理顯示，在三道測試題中，區塊層級檢索精確度皆為 1.00，而事實層級精確度降至 0.09，且其中一道題的檢索覆蓋率為 0.00。

Amazon Bedrock Managed Knowledge Base 工具的細粒度存取控制

AWS 展示如何透過 AgentCore Gateway 將搜尋功能以 MCP 工具形式開放，讓共用 AI 代理在 Amazon Bedrock Managed Knowledge Base 上實現每位使用者的文件存取權限。請求攔截器會將 Cognito JWT 中經驗證的使用者電子郵件注入 userContext，而 ACL 感知機制只會回傳該使用者有權檢視的文件。AgentCore 中的 Cedar 政策與知識庫上的資源型政策則提供第二層防禦，抵禦偽造或未經授權的搜尋。

AWS 詳解如何以 A2A 建構跨組織多代理系統

AWS 發布了一套參考架構：在 Amazon ECS 上以 LangChain 為基礎的企業編排器，透過 A2A 協定呼叫部署於 Amazon Bedrock AgentCore、以 Strands Agents 為基礎的合規 SaaS 代理，雙方位於不同的 AWS 帳戶，且不共用任何密鑰。雙方各自以來自自家 Amazon Cognito 使用者集區的權杖進行驗證，而 SaaS 代理會回呼企業情境代理以取得帳戶中繼資料，因此這些代理是對等關係，而非用戶端與伺服器關係。該系統可從三個 Jupyter notebook 部署，這些 notebook 會佈建五個 CloudFormation 堆疊，並執行端對端測試及七項信任邊界檢查。