用 Amazon Bedrock AgentCore 构建自改进文档处理系统
亚马逊云科技发布基于 Amazon Bedrock AgentCore 的智能体文档处理（IDP）方案，用 8 个专用智能体在两条图工作流中完成文档分类、抽取、校验与自我学习，可自动适配供应商发票等新格式，无需手工模板配置，通常 20 分钟内即可部署多智能体 IDP 系统。
#RAG
AWS Machine Learning BlogAI 评分3838
AWS Machine Learning BlogAI 评分3838 用 Amazon Bedrock AgentCore 生成演示文稿
基于 Amazon Bedrock AgentCore 构建的 AI 智能体系统可自动生成 PowerPoint 演示文稿，内部测试中耗时不到 90 秒。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 Orca Security 基于 Amazon Bedrock 打造自然语言安全查询 Discovery AI
Orca Security 与 AWS 合作在 Amazon Bedrock 上构建了自然语言查询智能体 Discovery AI，可将自然语言问题转换为 Sonar 查询。
AWS Machine Learning BlogAI 评分4242 ShipStation Global 如何基于 Amazon Bedrock AgentCore 构建 AI IT 服务台 Deckhand
ShipStation Global 工程团队基于 Amazon Bedrock AgentCore 打造了 Slack 内的 AI IT 服务台 Deckhand，可回答常规 IT 与公司问题、识别报错截图，并创建和更新 Jira Service Management 工单。
Mistral AI精选AI 评分6969 Mistral 发布 Agentic Search，用多步检索循环提升复杂文档问答准确率
Mistral 发布 Agentic Search，一种让模型在检索结果中继续搜索、打开、导航、读取和 grep 的多步检索层，通过 Mistral Search Toolkit 提供，并内置在 Studio 和 Vibe 的 Libraries 中。
推荐理由：原文给出多步检索循环的五个工具与两组基准数据，读者可据此判断传统 RAG 在复杂文档上的边界。