Vector RAG Isn’t Enough — I Built a Context Graph Layer for Multi-Agent Memory
我在相同的多代理对话上对原始聊天历史记录、纯矢量 RAG 和上下文图进行了基准测试。结果暴露了关系检索中的一个令人惊讶的弱点。Vector RAG isn't Enough — I Building a Context Graph Layer for Multi-Agent Memory 首先出现在 Towards Data Science 上。
Build a healthcare appointment agent with Amazon Nova 2 Sonic
在本文中，您将了解如何使用 Amazon Nova 2 Sonic 和 Amazon Bedrock AgentCore 构建处理预约提醒对话的语音代理。该代理通过语音对患者进行身份验证，管理预约（确认、取消或重新安排），收集就诊前的健康信息，并在需要时升级给工作人员。您可以大规模处理例行呼叫，这有助于降低缺席率。此示例重点关注问题的代理方面：语音对话和工具编排。包含一个基于浏览器的界面用于测试。要将代理连接到实际电话线路以进行出站拨号，您可以集成电话服务，例如 Amazon Connect Customer。
GPU Time-Slicing for Concurrent LLM Agents on Kubernetes
系统级深入探讨 Kubernetes GPU 时间切片的隐藏微架构成本，以及共置 Agentic AI 工作负载的实际成本。Kubernetes 上并发 LLM 代理的 GPU 时间切片后文章首先出现在《走向数据科学》上。
Who Owns the Code Claude Wrote?
以下文章最初发表于 Sena Evren 的 Legal Layer 时事通讯，经作者许可在此转载。 TL; DR Agentic 编码工具（例如 Claude Code、Cursor 和 Codex）生成的代码可能不受版权保护、由您的雇主拥有，或者受到您看不到的开源许可证的污染。其中一些已解决 [...]
Building Supercharger: How Rocket Close optimized title operations with agentic AI
在本文中，我们将探讨 Rocket Close 如何使用 Strands Agent、大型语言模型 (LLM)、Amazon Bedrock、Amazon Bedrock 知识库和模型上下文协议 (MCP) 工具构建解决方案。我们将介绍解决方案的功能、技术堆栈的基本原理、经验教训以及 Rocket Close 的业务影响。
CIA Agent Was Mistaken for a Russian s3x Employee 😂
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