Poland's ZondaJet adds first Citation Jet 2+
本文仅适用于订阅商业航空新闻、运营商和机场数据
Build enterprise search for agents with Amazon Bedrock Managed Knowledge Base
在这篇文章中，我们将介绍实现这一目标的三大支柱：简化的设置、更智能的检索和生产准备。我们还向您展示了用于设置知识库并从中检索的代码示例。
Monitor Amazon SageMaker Pipelines cross-account with custom Amazon CloudWatch dashboards
在这篇文章中，我们提出了一个解决方案，旨在使用 Amazon CloudWatch 自定义控制面板集中监控跨 AWS 账户和区域的 SageMaker Pipelines。随附的 GitHub 存储库提供了所需基础设施的可自定义 AWS 云开发套件 (AWS CDK) 示例。
Building a restaurant telephony AI host with Amazon Bedrock AgentCore and Amazon Nova 2 Sonic
在这篇文章中，我们将向您展示如何构建一个语音订购系统，该系统可以接听电话号码并接受从问候到确认的订单。该系统使用 Amazon Bedrock AgentCore 托管和运行代理，并使用 Amazon Nova 2 Sonic 进行实时语音，并通过模型上下文协议 (MCP) 连接到餐厅后端。本演练涵盖使用 AWS 云开发套件 (AWS CDK) 部署完整堆栈，以及通过 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) 和 AWS Fargate 上的会话启动协议 (SIP) 网关将电话呼叫桥接至代理。当电话仍在响铃时，它还能温暖座席会话，因此呼叫者永远
Agentic vision: Building visual intelligence with Amazon Bedrock and MCP servers
在这篇文章中，我们将引导您了解计算机视觉 MCP 服务器，该服务器阐释了这种方法，展示了 AI 系统如何通过单一标准化界面处理视觉信息并做出智能决策。这种融合将曾经复杂的集成挑战转变为简化的流程，使人工智能功能可供更广泛的应用程序和开发人员使用。
Sarah Calzone Shares Reading Tips in HuffPost Feature
莎拉·卡尔佐恩 (Sarah Calzone) 在《赫芬顿邮报》专题中分享阅读技巧一文首先出现在波斯特大学 (Post University)。
AWS Continuum to Enable Agentic Code Security for Enterprises
Amazon Web Services 最近推出了 AWS Continuum，这是一个新的集成安全平台，可自动发现、实施和修复跨代码库、依赖项和应用程序的安全问题。 AWS Continuum 推出了四种代理功能，针对整个漏洞生命周期：渗透测试、代码审查、威胁建模和代码漏洞。作者：Gianmarco Nalin
Multi-agent social intelligence with Strands Agents and Amazon Bedrock
本文展示了 Thrad.ai 如何使用 Strands Agents 和 Amazon Bedrock AgentCore 部署多代理系统，以实现从潜在客户发现到个性化电子邮件生成的自动化流程。这篇文章将两种编排模式（Swarm 和 Graph）与延迟、成本和电子邮件质量方面的正面基准进行了比较。您还将了解系统如何使用加权标准、意图分类和时间衰减以及生产部署的治理控制来对潜在客户进行评分。
Accelerating software delivery with agentic QA automation using Amazon Nova Act – Part 2
在这篇文章中，我们扩展了该基础，以演示 QA Studio 如何通过组织和并行化执行的测试套件以及将代理测试引入自动化 CI/CD 管道的命令行界面来解决批量回归测试和管道集成问题。
ScienceSoft’s HIPAA-compliant AI voice scheduler built on AWS
在本文中，您将了解 Amazon Web Services (AWS) 服务合作伙伴 ScienceSoft 如何将 Amazon Nova 2 Sonic 与 Amazon Bedrock Guardrails 集成，以构建符合健康保险可移植性和责任法案 (HIPAA) 的 AI 语音调度程序。您将了解该解决方案如何解决医疗保健调度挑战，同时维护隐私、合规性和负责任的 AI 标准，以及如何将相同的架构应用到您自己的工作流程中。
OpenAI GPT-5.6 Sol, Terra, and Luna are now generally available on Amazon Bedrock
今天，OpenAI 的 GPT-5.6 Sol、Terra 和 Luna 在 Amazon Bedrock 上全面上市，将 OpenAI 迄今为止最智能的模型系列引入 Amazon Bedrock 专为高性能、安全性和可靠性而打造的下一代推理引擎。
When your brain works differently, AI isn’t a luxury—it’s accessibility
在这篇文章中，我分享了人工智能如何成为神经分歧专业人士的辅助工具。该系统基于桌面上的 Amazon Quick 构建，这是一个人工智能驱动的桌面和网络助手，可以弥补日常执行功能的差距。
Real-time dental image verification with Amazon SageMaker AI at Henry Schein One
本文介绍了 Henry Schein One 如何通过在 Amazon SageMaker AI 上构建图像验证来缩小这一差距，这是一种基于 AI 的质量验证系统，可在数千个位置的拍摄点实时评估牙科 X 射线质量。该系统在几个月内从概念发展到超过 10,000 个活动位置，并且已经处理了超过 1100 万张 X 射线，并且以每周 150 万张的速度增长。 Henry Schein One 目前正在向全球四个地区的 40,000 个地点扩展。
Deploying quantized models on Amazon SageMaker AI with Unsloth
在本文中，您将学习四种部署模式，用于采用已使用 Unsloth 量化的模型并将其部署在 AWS 基础设施上。这些模式使用 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 进行直接实例访问，使用 Amazon SageMaker AI 推理终端节点进行托管服务，并在推理需要适应现有容器框架时使用 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 或 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS)。您还可以学习生产部署的操作实践。
How KTern.AI built agentic AI for SAP on Amazon Bedrock AgentCore
从传统的软件即服务 (SaaS) 平台演变为下一代代理 AI 平台意味着需要在长期运行的企业程序中协调多个专业代理。每个代理都以持久的上下文、安全的工具访问和生产级的可靠性进行操作。我们使用 Strands Agents SDK 在 Amazon Bedrock AgentCore 上构建了该系统。这篇文章将介绍我们如何构建它、我们构建了哪些代理以及为客户带来的结果。
Disaggregated prefill and decode for LLM inference on SageMaker HyperPod
在本文中，我们将展示如何使用 HyperPod Inference Operator 在 Amazon SageMaker HyperPod 上通过 vLLM 实现 DPD。
Scaling agentic workflows with native case management in Amazon Quick Automate
在这篇文章中，我们将向您展示如何将案例管理与快速自动化中的代理自动化功能相结合。我们引入案例管理，并在代理工作流程中探索案例的生命周期，从案例创建到处理再到解决。我们介绍如何创建和管理单个或多个案例、自动跟踪和更新状态、处理异常以及在工作流程中合并人机交互 (HITL) 步骤。我们还展示了支持动态扩展的案例创建者-处理器模式。最后，我们通过实际用例介绍如何构建企业流程的案例管理，包括 HITL 和案例跟踪。
