Monitor on-premises and multi-cloud AI agents with AgentCore Observability
为在 AWS 外部运行的 AI 代理设置 Amazon Bedrock AgentCore Observability：本地、GCP、Azure 或开发人员计算机上。本演练使用 AWS Distro for OpenTelemetry (ADOT) 和 IAM 凭证将会话跟踪、跨度指标和令牌使用情况路由到同一 AgentCore Observability 仪表板。
How ONESTRUCTION built the Ishigaki-IDS foundation model with AWS GenAIIC
ONESTRUCTION 在 AWS 生成 AI 创新中心的技术咨询下构建了 Ishigaki-IDS，这是一个专门用于施工和 BIM 工作流程的基础模型。此架构案例研究展示了他们如何将合成数据、三阶段训练管道和 Amazon EC2 上的可验证奖励结合起来，在数据稀缺领域构建域模型。
How Pixieset achieved 35% AI feature adoption by solving the right problem with Amazon Bedrock
摄影师是对生成式人工智能最持怀疑态度的受众之一。了解 Pixieset 如何使用 Amazon Bedrock 在四个月内向数百万用户推出人工智能生成的替代文本功能，通过自动化摄影师避免的繁琐的图像 SEO 工作，达到 35% 的采用率，而无需触及他们引以为豪的创意工艺。
Deploying Anthropic Claude apps gateway for AWS for enterprise workloads
Claude 应用程序网关是 Claude Code 和 Claude Desktop 以及 AWS 上的 Amazon Bedrock 或 Claude Platform 之间的自托管治理层。这篇文章介绍了一个生产参考部署，涵盖端到端架构、企业部署模式、成本和实施资源。
Run interactive IDEs on Amazon EKS with SageMaker AI to power up your AI workflows
Amazon EKS 的 Amazon SageMaker AI Spaces 插件在您的 ML 团队已运营的集群上运行托管 JupyterLab 和代码编辑器环境。本文介绍如何安装和配置该插件、从浏览器和通过 SSH-over-SSM 的 VS Code 进行连接，以及如何将您的团队转移到使用 Amazon Cognito 进行 OpenID Connect 登录。
How nOps shipped FinOps agents 75% faster with Amazon Bedrock AgentCore
nOps 在 Amazon Bedrock AgentCore 上重建了 Clara FinOps AI 代理，取代了运行 LangChain 和 LangGraph 的自管理 Amazon EKS 堆栈。此举将生产时间缩短了 75%（从 10-12 个月缩短到 4 个月），提高了响应质量，减少了运营开销，同时通过 Databricks Lakehouse Metric Views 控制分析。
Solv Labs 在 Amazon Bedrock AgentCore 支付上构建了受监管的代理支付工作流程，其中每笔交易都经过授权，在 AWS Nitro Enclave 中进行证明，按风险定价，并在结算前锚定到公共区块链。了解该模式如何为企业在受监管的环境中为自主代理付款提供可验证、可审计的跟踪。
How OneAdvanced deployed over 50 AI agents on UK-sovereign AWS
了解英国企业软件提供商 OneAdvanced 如何通过在 Amazon SageMaker AI 上自托管 Llama 4 Maverick 和 Llama Guard 4、在 pgvector 上使用 RAG 管道以及在 Amazon ECS 上使用 Strands Agents SDK 构建的 50 多个代理来构建英国主权 AI 平台。
Part 2: Amazon Bedrock cost attribution with Amazon Athena and CUDOS
了解如何使用 Amazon Athena 和 CUDOS 控制面板可视化和分析 Amazon Bedrock 成本归因。本文展示了如何使用 IAM 主体数据设置 CUR 2.0，按主体、项目和团队查询 Bedrock 支出，以及构建仪表板来跟踪整个组织的 AI 成本。
Tiered KV cache for large LLMs on Amazon SageMaker HyperPod with Curvine
大规模运行大型语言模型推理会迫使 KV 缓存进行权衡：GPU 实例规模过大或首次生成令牌的时间过长。本文在 Amazon SageMaker HyperPod 上构建了一个分层 KV 缓存，将缓存扩展到使用 Curvine 的共享分布式 NVMe 池中，因此副本可以在经济高效的实例上以接近本地磁盘的速度重用缓存。
Every Amazon Google Pixel 11 preorder deal - get up to $350 on an Amazon gift card, free
Google 最新的 Pixel 11 手机系列现已上市，亚马逊为每部手机提供免费礼品卡优惠。
Securing AI agents with temporal policies in Amazon Bedrock AgentCore
Amazon Bedrock AgentCore 中的临时策略允许您定义有状态规则，根据代理的会话历史记录评估授权。了解如何强制执行工作流程排序、防止数据伪造、限制财务风险以及要求对高价值操作进行人工批准。
了解 Amazon Bedrock AgentCore 中的新功能：由 Dogwood（一种用于 AI 代理的新开源策略语言）提供支持的临时策略以及网关的速率限制。这些功能使您能够对代理操作序列和成本上限进行确定性控制，无论代理行为如何。
Build visibility for Codex on Amazon Bedrock with OpenTelemetry and Amazon CloudWatch
随着工程团队采用 Codex 等编码代理，领导者需要了解采用、消耗和可靠性。本文介绍如何通过本地收集器将 Codex OpenTelemetry 指标路由到 Amazon CloudWatch，以获取按用户、团队和成本中心划分的 AWS 本机使用情况视图。
Enforcing data residency with single-Region Claude Code on Amazon Bedrock
一位受监管的客户需要在单个 AWS 区域（伦敦）（而不仅仅是在地理区域内）处理所有 Claude Code 推理。本文介绍了将 Amazon Bedrock 上的 Claude Code 固定到一个区域的两种方法：应用程序推理配置文件或 Mantle 终端节点，与 IAM 区域条件配对，以及如何验证 AWS CloudTrail 中的合规性。
Agent Skills for Automated Reasoning policies in Amazon Bedrock
了解如何从编码代理运行完整的 Amazon Bedrock Automated Reasoning 策略生命周期。一套开源代理技能套件可以端到端地构建、审查、测试、调试、部署和验证自定义策略，将专门的控制台任务转变为可重复的工程工作流程。
How LendingTree built a multi-agent mortgage assistant on Amazon Bedrock
了解 LendingTree 如何在 Amazon Bedrock 上构建生产型多代理抵押贷款助理。三个协调代理使用 LangGraph、模型上下文协议和带有内置护栏的 Amazon Nova 模型来提供 24/7 个性化抵押贷款指导，同时满足严格的金融服务合规性。
LLM optimization integration for Amazon SageMaker Python SDK
Amazon SageMaker Python SDK v3 现在直接在您的笔记本中公开 Amazon SageMaker AI 中的生成式 AI 推理建议。对端点进行基准测试，生成数据驱动的部署建议，并部署推荐的配置，而无需离开笔记本工作流程。
