Understanding Amazon Bedrock model lifecycle
本文向您展示如何在 Amazon Bedrock 中管理 FM 转换，以便您可以确保您的 AI 应用程序随着模型的发展保持运行。我们讨论了三种生命周期状态、如何使用新的扩展访问功能来规划迁移，以及在不中断的情况下将应用程序迁移到新模型的实用策略。
The future of managing agents at scale: AWS Agent Registry now in preview
今天，我们宣布在 AgentCore 中推出 AWS Agent Registry（预览版），这是一个在整个企业中发现、共享和重用 AI 代理、工具和代理技能的地方。
Human-in-the-loop constructs for agentic workflows in healthcare and life sciences
在医疗保健和生命科学领域，人工智能代理帮助组织处理临床数据、提交监管文件、自动化医疗编码并加速药物开发和商业化。然而，医疗保健数据的敏感性和良好实践 (GxP) 合规性等监管要求需要在关键决策点进行人工监督。这就是人机交互 (HITL) 结构变得至关重要的地方。在本文中，您将学习使用 AWS 服务实施人机交互构造的四种实用方法。
Manage AI costs with Amazon Bedrock Projects
借助 Amazon Bedrock Projects，您可以将推理成本归因于特定工作负载，并在 AWS Cost Explorer 和 AWS Data Exports 中对其进行分析。在这篇文章中，您将学习如何端到端地设置项目，从设计标记策略到分析成本。
Text-to-SQL solution powered by Amazon Bedrock
在这篇文章中，我们向您展示如何使用 Amazon Bedrock 构建自然的文本到 SQL 解决方案，将业务问题转换为数据库查询并返回可操作的答案。
Building Intelligent Search with Amazon Bedrock and Amazon OpenSearch for hybrid RAG solutions
在这篇文章中，我们展示了如何使用 Amazon Bedrock、Amazon Bedrock AgentCore、Strands Agents 和 Amazon OpenSearch 实现生成式 AI 代理助手，该助手同时使用语义和基于文本的搜索。
这篇博文展示了 Windward 如何通过将地理空间智能与生成式 AI 相结合来帮助增强和加速警报调查流程，使分析师能够专注于决策而不是数据收集。
Connecting MCP servers to Amazon Bedrock AgentCore Gateway using Authorization Code flow
Amazon Bedrock AgentCore Gateway 提供了一个集中层，用于管理 AI 代理如何连接到组织中的工具和 MCP 服务器。在本文中，我们将介绍如何配置 AgentCore Gateway 以使用授权代码流连接到受 OAuth 保护的 MCP 服务器。
Simulate realistic users to evaluate multi-turn AI agents in Strands Evals
在这篇文章中，我们将探讨 Strands评估 SDK 中的 ActorSimulator 如何通过集成到评估管道中的结构化用户模拟来应对挑战。
本文介绍了 TGS 如何使用 Amazon SageMaker HyperPod 实现分布式训练的近线性扩展以及基于 Vision Transformer 的 SFM 的扩展上下文窗口。该联合解决方案将训练时间从 6 个月缩短至仅 5 天，同时能够分析比以前更大的地震体积。
Control which domains your AI agents can access
在本文中，我们将向您展示如何配置 AWS 网络防火墙以将 AgentCore 资源限制在已批准的互联网域的白名单中。这篇文章重点介绍使用 SNI 检查的域级过滤——深度防御方法的第一层。
Persist session state with filesystem configuration and execute shell commands
在这篇文章中，我们将介绍如何使用托管会话存储来保存代理的文件系统状态以及如何直接在代理环境中执行 shell 命令。
Accelerating software delivery with agentic QA automation using Amazon Nova Act
在这篇文章中，我们演示了如何通过 QA Studio 实施代理 QA 自动化，QA Studio 是使用 Amazon Nova Act 构建的参考解决方案。您将了解如何用自然语言定义自动适应 UI 更改的测试，探索大规模可靠地执行测试的无服务器架构，并获取适用于您的 AWS 环境的分步部署指南。
AWS launches frontier agents for security testing and cloud operations
我很高兴地宣布，AWS Security Agent 按需渗透测试和 AWS DevOps Agent 现已全面推出，代表了我们在 re:Invent 上宣布的一类新的 AI 功能，称为前沿代理。这些自主系统独立工作以实现目标，大规模扩展以处理并发任务，并在没有持续人工监督的情况下持续运行数小时或数天。这些代理正在共同改变我们保护和操作软件的方式。在预览版中，客户和合作伙伴报告称，AWS Security Agent 将渗透测试时间从几周压缩到几小时，并且 AWS DevOps Agent 支持将事件解决速度提高 3-5 倍。
Can your governance keep pace with your AI ambitions? AI risk intelligence in the agentic era
为静态部署设计的传统框架无法解决定义代理工作负载的动态交互。来自 AWS 生成式 AI 创新中心的 AI 风险情报 (AIRI) 提供了管理企业规模代理所需的自动化严格性，这是对安全、运营和治理如何系统地协同工作的根本性重新构想。
How Ring scales global customer support with Amazon Bedrock Knowledge Bases
在本文中，您将了解 Ring 如何对特定于区域的内容实施元数据驱动的过滤，将内容管理分为摄取、评估和推广工作流程，并在扩展的同时实现成本节约。
Reimagine marketing at Volkswagen Group with generative AI
在这篇文章中，我们探讨了大众汽车集团在大规模生产符合品牌要求的营销资产时所面临的挑战。我们将介绍如何构建生成式 AI 解决方案，该解决方案可生成逼真的车辆图像、验证组件级别的技术准确性，并帮助在十个品牌之间强制执行品牌指南合规性。
Build a solar flare detection system on SageMaker AI LSTM networks and ESA STIX data
在这篇文章中，我们向您展示如何使用 Amazon SageMaker AI 构建和部署深度学习模型，以使用欧洲航天局 STIX 仪器的数据来检测太阳耀斑。
