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。
Harnessing the power of generative AI: Druva’s multi-agent copilot for streamlined data protection
生成式 AI 正在改变企业与客户互动的方式，并彻底改变复杂 IT 运营的对话界面。 Druva 是数据安全解决方案的领先提供商，处于这一转型的最前沿。 Druva 与 Amazon Web Services (AWS) 合作，正在开发一种尖端的生成式人工智能驱动的多代理副驾驶，旨在重新定义数据安全和网络弹性方面的客户体验。
Powering enterprise search with the Cohere Embed 4 multimodal embeddings model in Amazon Bedrock
Cohere Embed 4 多模式嵌入模型现已作为 Amazon Bedrock 中完全托管的无服务器选项提供。在这篇文章中，我们将深入探讨 Embed 4 对于企业搜索用例的优势和独特功能。我们将向您展示如何快速开始在 Amazon Bedrock 上使用 Embed 4，利用与 Strands Agents、S3 Vectors 和 Amazon Bedrock AgentCore 的集成来构建强大的代理检索增强生成 (RAG) 工作流程。
A guide to building AI agents in GxP environments
GxP 合规性的监管环境正在不断发展，以应对人工智能的独特特征。传统的计算机系统验证 (CSV) 方法通常采用统一的验证策略，而计算机软件保障 (CSA) 框架则对传统计算机系统验证 (CSV) 方法进行了补充，该框架强调根据每个系统的实际影响和复杂性量身定制的灵活的基于风险的验证方法（FDA 最新指南）。在这篇文章中，我们将介绍基于风险的实施、不同风险级别的实际实施注意事项、AWS 合规性共担责任模型以及风险缓解策略的具体示例。
Multi-Agent collaboration patterns with Strands Agents and Amazon Nova
在这篇文章中，我们探讨了多代理、多模式 AI 系统的四种关键协作模式 - 代理作为工具、群代理、代理图和代理工作流 - 并讨论何时以及如何使用开源 AWS Strands Agents SDK 与 Amazon Nova 模型来应用每种模式。
How Clario automates clinical research analysis using generative AI on AWS
在这篇文章中，我们演示了 Clario 如何使用 Amazon Bedrock 和其他 AWS 服务来构建基于 AI 的解决方案，该解决方案可自动执行和改进 COA 访谈的分析。
