Natera’s intelligent appointment scheduling with Amazon Bedrock AgentCore
了解Natera如何在Amazon Bedrock AgentCore上构建自动语音代理，让患者通过自然对话预约移动抽血服务。文章涵盖了双WebSocket桥接、事件驱动延迟掩蔽和渐进信任机制。
How GoDaddy transformed its analytics with Amazon Quick
在这篇文章中，您将了解GoDaddy如何从传统的商业智能（BI）工具迁移到Amazon Quick。这是一项为期两年的转型，在业务的各个方面都取得了成果：每年节省15,000小时，减少50%
Connect Amazon Bedrock AgentCore to cross-account knowledge bases
了解Amazon Bedrock AgentCore代理如何从一个账户中从另一个账户由Amazon Redshift Serverless支持的Amazon Bedrock知识库生成答案，而无需复制源数据。本文涵盖架构、安全边界……
Governed reports with Amazon Quick Desktop and Amazon FSx for NetApp ONTAP
使用Amazon Quick Desktop和Amazon FSx for NetApp ONTAP构建受治理的每周报告工作流。Amazon S3接入点将批准文件夹暴露给Quick知识库，自定义技能生成带引用的每周报告和Slack摘要。
Introducing cross-Region inference for OpenAI GPT-5.6 models on Amazon Bedrock
Amazon Bedrock 现已在超过 25 个 AWS 区域提供具有跨区域推理功能的 OpenAI GPT-5.6 模型（Sol、Terra 和 Luna）。了解美国地理和全球推理配置文件如何路由更高吞吐量的请求、如何使用 OpenAI 和 Converse API 调用模型，以及如何配置 IAM、配额和监控。
医疗保健、零售和生命科学团队在 Snowflake 中存储大量运营数据，但将其转化为预测非常困难。在本系列的第 1 部分中，您将使用 Amazon SageMaker Canvas 设置 AWS 账户和 Snowflake 环境以实现无代码 ML 工作流程，为无需编写代码即可构建欺诈检测模型奠定基础。
在这个无代码 ML 系列的第 2 部分中，您将 Amazon SageMaker Canvas 连接到 Snowflake，准备交易数据并将其与 Data Wrangler 可视化转换结合起来，并训练 XGBoost 欺诈检测模型。所有这些都无需编写机器学习代码，为第 3 部分中的交互式仪表板奠定了基础。
在这个无代码 ML 系列的第 3 部分中，您将实现欺诈检测预测。将您的 Amazon SageMaker Canvas 预测导入 Amazon Quick Sight，构建交互式仪表板，使用生成式 BI 以自然语言回答问题，并为利益相关者发布 AI 生成的执行摘要。
Govern AI agent tool access with Amazon Bedrock AgentCore Gateway
为您的 AI 代理提供对企业工具的受管控、可审核的访问，而无需整合基础设施。本文介绍了使用 Amazon Bedrock AgentCore 构建受管工具网关的四范围成熟度模型（连接、控制、目录和强化），仅在真正的治理难题需要时才推进。
Reduce RAG costs on Amazon Bedrock with query-aware compression
输入令牌通常是大规模运行检索增强生成 (RAG) 成本的重要组成部分。本文介绍了 Amazon Bedrock 上的查询感知上下文压缩模式：检索后，较小的模型会在主模型回答之前根据查询过滤检索到的块，从而减少输入令牌和成本，同时保持答案质量。
Authoring Dogwood policies from natural language in Amazon Bedrock AgentCore
AI 代理可能会采取与您组织的策略不相符的操作。 Amazon Bedrock AgentCore 中的策略允许团队跨代理实施控制，现在包括基于时间的约束。这篇文章通过有效的示例和最佳实践展示了策略编写如何将自然语言策略文档转变为正确的山茱萸策略。
Scaling cloud migrations with agentic AI on Amazon Bedrock AgentCore
了解 AWS Professional Services 如何使用基于 Amazon Bedrock AgentCore 构建的多代理框架来自动执行端到端企业云迁移。专门构建的 AI 代理可以处理发现、基础设施即代码生成、投资组合治理和迁移后操作，从而将 IaC 开发时间从几周缩短到几分钟。
Twitch wants your content for Amazon AI training. Here’s how to opt out
Twitch 添加了一个选项，用于选择不使用您的内容对 Amazon AI 进行训练——在 Twitch 确认训练已经开始两年后。
Customize Amazon Quick embedded chat into your application
Amazon Quick 嵌入式聊天将对话式 AI 界面引入您的 Web 应用程序。这篇文章将介绍如何使用容器和 SDK 样式、品牌删除和自定义代理角色来自定义嵌入式聊天，使其与您的品牌的外观、感觉和声音相匹配。
Implement vector-prompt document classification using Amazon Bedrock
了解如何使用 Strands Agents SDK 在 Amazon Bedrock 上构建多代理文档分类解决方案。三个专业代理将文本分析与 Claude Haiku 4.5 结合起来，将视觉相似性搜索与 Amazon Titan Multimodal Embeddings 相结合，以准确地对保单和宣誓书等保险文件进行分类。
Improve contract search accuracy with auto-generated filters in Amazon Bedrock
在这篇文章中，我们描述了 AIDA 如何在高层运作，以及它如何帮助解决这些挑战——让用户遵守正确的合同、正确的法律背景和正确的访问边界。具体来说，我们探索 AIDA 如何使用隐式和显式过滤以及 Amazon Bedrock 知识库中元数据丰富的分块来显着提高合约搜索准确性。
NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning now available in Amazon SageMaker JumpStart
NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 是一种专为大容量代理工作负载而构建的开放模型，现已在 Amazon SageMaker JumpStart 中提供。本文介绍了如何部署 30B 专家混合模型（3B 主动），该模型可为始终在线的代理提供高达 4 倍的吞吐量和高达 30% 的任务完成速度。
