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Anthropic hat am 1. Juli den Zugang zu Claude Fable 5 und Claude Mythos 5 wiederhergestellt — knapp drei Wochen nachdem die Modelle aufgrund US-amerikanischer Exportkontrollen zurückgezogen wurden. Die Rückkehr geht mit einem verbesserten Sicherheitsklassifikator und einem Vorschlag für einen branchenweiten Rahmen zur Bewertung der Schwere von Jailbreaks einher.
AWS GovCloud (US) erhält sechs neue Modelle auf Amazon Bedrock: OpenAI Open-Weight-Modelle gpt-oss-120b und gpt-oss-20b sowie vier NVIDIA Nemotron-Modelle mit 1-Millionen-Token-Kontext. Die Infrastruktur erfüllt FedRAMP High, DoD IL 2/4/5, ITAR und CJIS mit Zero-Operator-Access-Design.
GitHub hat an einem Tag zwei Copilot-Fähigkeiten auf GA erklärt: Vision für das Anhängen von Bildern und PDFs an Chat-Prompts sowie Browser-Tools, die Agenten in VS Code die Kontrolle über einen echten Browser geben. Beide sind ohne Admin-Aktion für alle Pläne verfügbar.
Moonshot AIs Kimi K2.7 Code ist in GitHub Copilot als erstes Open-Weight-Modell im Model Picker verfügbar, gehostet auf Microsoft Azure. Verfügbar für Pro-, Pro+- und Max-Pläne mit nutzungsbasierter Abrechnung, mit geplanter Erweiterung auf Business und Enterprise.
LangChain hat OpenWiki veröffentlicht — ein Open-Source-CLI-Tool, das automatisch Dokumentations-Wikis für Code-Repositories generiert und aktualisiert. Ziel ist es, Code-Agenten strukturierten Repository-Kontext zu liefern, ohne Instruktionsdateien wie AGENTS.md oder CLAUDE.md aufzublähen. Das Tool basiert auf dem DeepAgents-Framework und unterstützt mehrere LLM-Provider.
Anthropic hat Claude Code v2.1.198 mit einer Reihe bedeutender Änderungen veröffentlicht: Hintergrund-Agenten, die im Worktree arbeiten, committen, pushen und öffnen nun automatisch Draft-Pull-Requests, ohne anzuhalten oder nachzufragen. Claude in Chrome erreichte General Availability, ein neuer /dataviz-Skill für Diagrammdesign wurde hinzugefügt und AWS als Upstream-Gateway-Provider integriert.
Amazon Web Services hat eine serverlose Referenzarchitektur für einen A2A-Gateway veröffentlicht, der Erkennung, Routing und Zugriffskontrolle zwischen KI-Agenten zentralisiert. Zwanzig Agenten ohne Koordination erzeugen bis zu 190 gegenseitige Verbindungen — der Gateway reduziert das auf einen einzigen Einstiegspunkt.
Amazon Bedrock AgentCore Memory führt attributbasierte Metadaten-Filterung ein, die vor der semantischen Suche angewendet wird. In einem Benchmark mit 151 Fragen stieg die Gesamtgenauigkeit von 40 % auf 64 %, bei kontextabhängigen Abfragen von 16 % auf 69 %.
LangChain hat im DeepAgents-Framework Recursive Language Models (RLM) eingeführt — ein Ansatz, bei dem Modelle sich selbst über Eingabe-Ausschnitte aufrufen, statt den gesamten Kontext in ein einziges Fenster zu laden. Im OOLONG-Benchmark mit 128k Tokens erreichten RLM-Agenten einen Score von 0,79 gegenüber 0,44 bei Standardagenten — eine Verbesserung von 79 Prozent.
