Amazon Strands Agents SDK: A technical deep dive into agent architectures and observability
在这篇文章中，我们首先介绍了Strands Adents SDK及其核心功能。然后，我们探索它如何与AWS环境集成以进行安全，可扩展的部署，以及如何为生产使用提供丰富的可观察性。最后，我们讨论了实际用例，并提出了一个逐步示例，以说明行动中的链。
Artificial Intelligence: Generative AI Use and Management at Federal Agencies
Gao在人工智能（AI）库存中审查了11个选定的GAO的GAOCROSS，报告的AI用例的总数几乎从2023年的571倍到2024年的1,110个。与此同时，生成的AI用例相同，均为32至282个castities Ai I Issies AI II II II II II II II II II II II II II II II II III。 （OMB）选择了2023年和2024年Generative AI期间的生成AI用例提供了潜在的好处。在任务支持区域，该技术可以提高书面通信，信息访问效率和计划状态跟踪。特定计划的例子包括：退伍军人事务部开始努力自动化各种医学成像过程，以增强退伍军人
在这篇文章中，我们探讨了Crypto.com如何使用用户和系统反馈来不断改进和优化我们的说明提示。这种反馈驱动的方法使我们能够创建更有效的提示，以适应各种子系统，同时在不同用例中保持高性能。
AI’s Real Edge: Gartner’s Definitive Playbook to Win and Scale
在回复：想象2025年，Gartner的Danielle Casey为产品和技术负责人提供了清晰的路线图，以导航生成AI曲线：并非所有用例都相等，并非所有用例都取得成功。
NVIDIA A10 vs. A100: Choosing the Right GPU for Your AI Workloads
与AI和LLM工作负载进行比较NVIDIA A10与A100 GPU。了解它们在性能，规格，成本和用例方面的不同之处。
Building intelligent AI voice agents with Pipecat and Amazon Bedrock – Part 2
在本系列的第1部分中，您了解了如何使用Amazon Bedrock和PipeCat的组合，这是语音和多模式对话AI代理的开源框架，以使用类似人类的对话AI来构建应用程序。您了解了语音代理的常见用例和级联模型方法，在此过程中，您可以在其中精心策划多个组件来构建语音AI代理。在这篇文章（第2部分）中，您探讨了如何使用语音到语音基础模型，亚马逊Nova Sonic以及使用统一模型的好处。
Build an MCP application with Mistral models on AWS
这篇文章演示了使用Mistral AI模型在AWS和MCP上建立智能AI助手，从而集成了实时位置服务，时间数据和上下文内存，以处理复杂的多模式查询。此用例，餐厅的建议是一个例子，但是可以通过修改MCP服务器配置以与您的特定数据源和业务系统连接来适应企业用例。
A Developer’s Guide to Building Scalable AI: Workflows vs Agents
在AI代理和生产系统工作流程之间进行选择的实用指南，涵盖了隐藏的成本，建筑折衷和决策框架，可以为您节省成千上万的部署错误。包括现实世界中的示例和一个评分系统，以确定哪种方法适合您的特定用例。帖子是构建可扩展AI的开发人员指南：工作流与代理人首先出现在数据科学方面。
Tailor responsible AI with new safeguard tiers in Amazon Bedrock Guardrails
在这篇文章中，我们介绍了亚马逊基岩护栏中可用的新保障层，解释其好处和用例，并提供有关如何在AI应用程序中实施和评估它们的指导。
Best LMSs For Higher Education In 2025: Platforms That Power Smarter Learning
探索2025年高等教育的最佳LMS，并发现顶级机构如何使用学习平台来改善参与度，简化教学和推动学生的成功。比较功能，实际用例和专家技巧，以找到理想的解决方案。该帖子首次在电子学习行业上发表。
Daher, Safran, Collins, and Ascendance Team on 2-Year Hybrid-Electric Project
项目将将Daher的Kodiak用作该技术的用例，合作伙伴正在为通用航空开发。
Guide to Understanding, Building, and Optimizing API-Calling Agents
人工智能在技术公司中的作用正在迅速发展； AI用例已从被动信息处理演变为能够执行任务的积极主体。根据2025年3月的乔治亚语和牛顿进行的全球AI采用调查，据报道，有91％的技术高管在增长阶段和企业公司正在使用[…]理解，建造和优化API接听代理的邮政指南，首先是在Unite.ai上出现的。
在这篇文章中，我们演示了如何使用自然语言和图像查询使用大型视觉模型（LVM）进行语义视频搜索。我们介绍了一些特定于用例的方法，例如时间框架平滑和聚类，以增强视频搜索性能。此外，我们通过在Amazon Sagemaker AI上使用异步和实时托管选项来演示这种方法的端到端功能，以使用拥抱面部模型中心上的公开可用的LVMS执行视频，图像和文本处理。最后，我们将Amazon OpenSearch与其矢量引擎一起用于低延迟语义视频搜索。
Humanoid offers a vision of a human-robot future in a new teaser video
视频发布会是针对人类人体机体的主要里程碑：其Alpha Prototype的首次亮相，该原型计划于今年晚些时候举行。第一个模型将集中在轮式和双足动物平台以及拾取用例上，以跨物流，零售和制造为目标。
Real-world applications of Amazon Nova Canvas for interior design and product photography
在这篇文章中，我们探讨了亚马逊新星画布如何通过高级图像生成技术解决现实世界的业务挑战。我们专注于两个特定用例，这些用例证明了这项技术的功能和灵活性：室内设计和产品摄影。
在这篇文章中，我们向您展示了如何实施和评估三种强大的技术，以根据您的业务需求来量身定制FMS：抹布，微调和混合方法，结合了这两种方法。我们提供现成的代码，以帮助您尝试这些方法，并根据您的特定用例和数据集做出明智的决定。在这篇文章中，我们介绍了如何使用亚马逊基岩的多代理协作能力来建立多代理投资研究助理。我们的解决方案展示了专业人工智能代理团队如何共同努力，分析财务新闻，评估股票绩效，优化投资组合分配并提供全面的投资见解 - 所有这些都通过统一的自然语言界面进行了精心策划。
