Kitsa transforms clinical trial site selection with Amazon Quick Automate
在这篇文章中，我们将展示 Kitsa（一家专门从事 AI 驱动的临床试验招募和选址的健康科技公司）如何使用 Amazon Quick Automate 转变其临床试验选址解决方案。 Amazon Quick Automate 是 Amazon Quick Suite 的一项功能，使企业能够大规模构建、部署和维护弹性工作流程自动化。
Connect Amazon Quick Suite to enterprise apps and agents with MCP
在本文中，我们将探讨 Amazon Quick Suite 的模型上下文协议 (MCP) 客户端如何实现与企业应用程序和 AI 代理的安全、标准化连接，从而消除复杂的自定义集成的需要。您将了解如何设置 MCP Actions 与 Atlassian Jira 和 Confluence、AWS Knowledge MCP Server 和 Amazon Bedrock AgentCore Gateway 等流行企业工具的集成，以创建一个协作环境，让人员和 AI 代理可以跨组织的数据和应用程序无缝协作。
Make agents a reality with Amazon Bedrock AgentCore: Now generally available
了解客户为何选择 AgentCore 使用他们为生产工作负载选择的框架和模型来构建安全、可靠的 AI 解决方案。
Use Amazon SageMaker HyperPod and Anyscale for next-generation distributed computing
在这篇文章中，我们演示了如何将 Amazon SageMaker HyperPod 与 Anyscale 平台集成，以解决构建和部署大规模 AI 模型时的关键基础设施挑战。该组合解决方案通过高性能硬件、持续监控以及与领先的 AI 计算引擎 Ray 的无缝集成，为分布式 AI 工作负载提供强大的基础设施，使组织能够缩短上市时间并降低总体拥有成本。
Vxceed builds the perfect sales pitch for sales teams at scale using Amazon Bedrock
在这篇文章中，我们展示了 Vxceed 如何使用 Amazon Bedrock 开发这种由 AI 驱动的多代理解决方案，为现场销售团队大规模生成个性化的销售推介。
Automate Amazon QuickSight data stories creation with agentic AI using Amazon Nova Act
在这篇文章中，我们演示了 Amazon Nova Act 如何自动创建 QuickSight 数据故事，从而节省时间，以便您可以专注于制定关键的、数据驱动的业务决策。
在这篇文章中，我们演示了 PowerSchool 如何使用 Amazon SageMaker AI 构建和部署自定义内容过滤解决方案，该解决方案在保持较低误报率的同时实现了更高的准确性。我们将详细介绍微调 Llama 3.1 8B 的技术方法、我们的部署架构以及内部验证的性能结果。
组织越来越多地将生成式人工智能功能集成到其应用程序中，以增强客户体验、简化运营并推动创新。随着生成式人工智能工作负载的规模和重要性不断增长，组织在保持人工智能驱动的应用程序的一致性能、可靠性和可用性方面面临着新的挑战。客户希望跨 [...] 扩展他们的人工智能推理工作负载
Enhance agentic workflows with enterprise search using Kore.ai and Amazon Q Business
在这篇文章中，我们将演示组织如何通过将 Kore.ai 的 AI for Work 平台与 Amazon Q Business 集成来提高员工生产力。我们展示了如何将 AI for Work 配置为独立软件供应商 (ISV) 的 Amazon Q 索引的数据访问器，以便员工可以搜索企业知识并执行涉及搜索、推理、操作和内容生成的端到端代理工作流程。
Accelerate development with the Amazon Bedrock AgentCore MCP server
今天，我们很高兴宣布推出 Amazon Bedrock AgentCore 模型上下文协议 (MCP) 服务器。 AgentCore MCP 服务器内置对运行时、网关集成、身份管理和代理内存的支持，专为加快创建与 Bedrock AgentCore 兼容的组件而设计。您可以使用 AgentCore MCP 服务器进行快速原型设计、生产 AI 解决方案、[...]
Rox accelerates sales productivity with AI agents powered by Amazon Bedrock
我们很高兴地宣布 Rox 已全面推出，Rox 基础设施基于 AWS 构建并跨 Web、Slack、macOS 和 iOS 交付。在这篇文章中，我们将分享 Rox 如何利用 Amazon Bedrock 提供支持的 AI 代理来提高销售效率。
Building health care agents using Amazon Bedrock AgentCore
在本解决方案中，我们演示了用户（父母）如何以对话方式与链或langgraph代理进行交互，并获取有关孩子的免疫历史和时间表的信息，询问可用的插槽以及预约书。通过一些更改，可以将AI代理进行事件驱动，以便他们可以自动发送提醒，预约等。
Build multi-agent site reliability engineering assistants with Amazon Bedrock AgentCore
在这篇文章中，我们演示了如何使用Amazon BedRock AgentCore，Langgraph和Model Context协议（MCP）构建多代理SRE助手。该系统部署了专业的AI代理，该系统合作，提供了现代SRE团队需要有效的事件响应和基础架构管理所需的深刻，上下文情报。
在这篇文章中，我们探讨了如何使用Amazon Bedrock构建一个多代理对话AI系统，该系统提供知识的房地产投资建议。我们探索代理体系结构，模型选择策略以及全面的连续评估系统，这些系统促进了质量对话，同时促进快速迭代和改进。
Accelerate benefits claims processing with Amazon Bedrock Data Automation
在福利行业行业中，索赔处理是一个重要的运营支柱，确保员工和受益人获得及时的福利，例如健康，牙科或残疾支付，同时控制成本并遵守HIPAA和ERISA等法规。在这篇文章中，我们研究了典型的收益索赔处理工作流程，并确定生成AI驱动的自动化可以带来最大的影响。
Running deep research AI agents on Amazon Bedrock AgentCore
AI代理人正在发展基本的单任务助手超越更强大的系统，这些系统可以计划，批评和与其他代理人合作解决复杂问题。 Deep Adents（最近引入的基于Langgraph的框架）将这些功能融入了生活，从而使多代理工作流程能够反映现实世界中的团队动态。但是，挑战不仅是建立这样的代理，而且是[…]
Integrate tokenization with Amazon Bedrock Guardrails for secure data handling
在这篇文章中，我们向您展示如何将亚马逊基础护栏与第三方令牌化服务集成在一起，以保护敏感数据，同时维护数据可逆性。通过结合这些技术，组织可以在保留其生成AI应用程序和相关系统的功能的同时实施更强的隐私控制。
Rapid ML experimentation for enterprises with Amazon SageMaker AI and Comet
在这篇文章中，我们展示了如何使用sagemaker和Comet一起旋转具有可重现性和实验跟踪功能的完全管理的ML环境。
