Deploy GPT-OSS models with Amazon Bedrock Custom Model Import
在这篇文章中，我们展示了如何使用自定义模型导入在 Amazon Bedrock 上部署 GPT-OSS-20B 模型，同时保持与当前应用程序的完整 API 兼容性。
Streamline AI operations with the Multi-Provider Generative AI Gateway reference architecture
在这篇文章中，我们介绍了多提供商生成式 AI 网关参考架构，该架构为将 LiteLLM 部署到 AWS 环境中提供了指导，以简化跨多个模型提供商的生产生成式 AI 工作负载的管理和治理。该集中式网关解决方案通过提供支持 Amazon Bedrock、Amazon SageMaker AI 和外部提供商的统一界面，同时保持全面的安全、监控和控制功能，解决了常见的企业挑战，包括提供商碎片化、去中心化治理、运营复杂性和成本管理。
Deploy geospatial agents with Foursquare Spatial H3 Hub and Amazon SageMaker AI
在这篇文章中，您将学习如何部署地理空间 AI 代理，这些代理可以在几分钟而不是几个月内回答复杂的空间问题。通过将 Foursquare Spatial H3 Hub 的分析就绪地理空间数据与 Amazon SageMaker AI 上部署的推理模型相结合，您可以构建代理，使非技术领域专家能够通过自然语言查询执行复杂的空间分析，而无需地理信息系统 (GIS) 专业知识或自定义数据工程管道。
How Wipro PARI accelerates PLC code generation using Amazon Bedrock
在这篇文章中，我们分享 Wipro 如何使用 Amazon Bedrock 实施先进的提示工程技术、自定义验证逻辑和自动代码修正，以简化工业自动化代码的大规模开发。我们将详细介绍该架构以及关键用例，解释核心组件和工作流程，并分享显示对制造运营的变革性影响的实际结果。
MSD explores applying generative Al to improve the deviation management process using AWS services
这篇博文探讨了默沙东如何利用生成式人工智能和数据库的力量来优化和转变其制造偏差管理流程。通过创建包含过去事件、偏差和调查结果的准确且多方面的知识库，该公司的目标是显着减少每个新案例所需的时间和精力，同时保持最高的质量和合规标准。
Accelerating genomics variant interpretation with AWS HealthOmics and Amazon Bedrock AgentCore
在这篇博文中，我们向您展示代理工作流程如何通过自然语言界面加速大规模基因组学管道的处理和解释。我们展示了一种全面的基因组变异解释器代理，它将自动化数据处理与智能分析相结合，以解决从原始 VCF 文件摄取到会话查询接口的整个工作流程。
我们的亚马逊团队开发了 Rufus，这是一款人工智能驱动的购物助手，可提供智能的对话式体验来取悦我们的客户。今年有超过 2.5 亿客户使用了 Rufus。月度用户同比增长 140%，互动量同比增长 210%。此外，在购物过程中使用 Rufus 的客户 [...]
Claude Code deployment patterns and best practices with Amazon Bedrock
在这篇文章中，我们将探索 Claude Code 与 Amazon Bedrock 的部署模式和最佳实践，涵盖身份验证方法、基础设施决策和监控策略，以帮助企业大规模安全部署。我们建议使用 Direct IdP 集成进行身份验证，使用专用 AWS 账户进行基础设施，并使用带有 CloudWatch 仪表板的 OpenTelemetry 进行全面监控，以确保安全访问、容量管理以及成本和开发人员生产力的可见性。
Announcing the AWS Well-Architected Responsible AI Lens
今天，我们宣布推出 AWS Well-Architected Responsible AI Lens，这是一组深思熟虑的问题和相应的最佳实践，可帮助构建者在整个开发和运营过程中解决负责任的 AI 问题。
How Amazon uses AI agents to support compliance screening of billions of transactions per day
Amazon 的人工智能驱动的亚马逊合规筛查系统通过自主代理精确分析、推理和解决案例，解决复杂的合规挑战。这篇博文探讨了 Amazon 合规团队如何通过在 AWS 上构建的一系列 AI 代理来构建由 AI 驱动的调查系统。
Using Spectrum fine-tuning to improve FM training efficiency on Amazon SageMaker AI
在本文中，您将了解如何使用 Spectrum 优化资源使用并缩短训练时间而不牺牲质量，以及如何通过 Amazon SageMaker AI 训练作业实施 Spectrum 微调。我们还将讨论 QLoRA 和 Spectrum 微调之间的权衡，表明虽然 QLoRA 资源效率更高，但 Spectrum 总体性能更高。
HyperPod enhances ML infrastructure with security and storage
本博文介绍了 Amazon SageMaker HyperPod 的两项主要增强功能，这些增强功能增强了大规模机器学习基础设施的安全性和存储功能。新功能包括客户管理密钥 (CMK) 支持使用组织控制的加密密钥对 EBS 卷进行加密，以及 Amazon EBS CSI 驱动程序集成，支持对 AI 工作负载中的 Kubernetes 卷进行动态存储管理。
Accelerating generative AI applications with a platform engineering approach
在这篇文章中，我将说明如何将平台工程原理应用于生成式人工智能，以实现更快的价值实现、成本控制和可扩展的创新。
Your complete guide to Amazon Quick Suite at AWS re:Invent 2025
今年，re:Invent 将于 2025 年 12 月 1 日至 5 日在内华达州拉斯维加斯举行，本指南将帮助您浏览我们全面的会议目录并计划您的一周。这些会议适合有兴趣在其团队和组织中整合代理人工智能功能的业务和技术领导者、产品和工程团队以及数据和分析团队。
我很高兴地宣布 AWS Professional Services 现在提供专门的 AI 代理，包括 AWS Professional Services Delivery Agent。这代表了咨询体验的转变，在整个咨询生命周期中嵌入智能代理，为客户提供更好的价值。
Amazon Bedrock AgentCore and Claude: Transforming business with agentic AI
在这篇文章中，我们探讨了 Amazon Bedrock AgentCore 和 Claude 如何帮助 Cox Automotive 和 Druva 等企业部署可投入生产的代理 AI 系统，从而提供可衡量的业务价值，其结果包括高达 63% 的自主问题解决率和 58% 的更快响应时间。我们研究了将 Claude 的前沿人工智能功能与 AgentCore 的企业级基础设施相结合的技术基础，该基础设施使组织能够专注于代理逻辑，而不是从头开始构建复杂的操作系统。
Build a biomedical research agent with Biomni tools and Amazon Bedrock AgentCore Gateway
在这篇文章中，我们演示了如何通过将 Biomni 的专业工具与 Amazon Bedrock AgentCore Gateway 集成来构建可投入生产的生物医学研究代理，使研究人员能够通过安全、可扩展的基础设施访问 30 多个生物医学数据库。该实施展示了如何将研究原型转变为具有持久记忆、语义工具发现和科学再现性的综合可观察性的企业级系统。
Make your web apps hands-free with Amazon Nova Sonic
图形用户界面几十年来一直风靡一时，但今天的用户越来越希望与他们的应用程序进行对话。在这篇文章中，我们展示了如何向参考应用程序（theSmartTodoApp）添加真正的语音优先体验，将日常任务管理转变为流畅的免提对话。
