Safeguard your agentic AI applications with the Amazon Bedrock Guardrails InvokeGuardrailChecks API
今天，我们宣布推出 Amazon Bedrock Guardrails 的新 API。借助此 API，您可以在代理 AI 应用程序中的任何点应用单独的防护措施（也称为安全检查），而无需创建护栏资源。在这篇文章中，我们将介绍 InvokeGuardrailChecks API 的工作原理以及如何使用它来构建安全的多轮代理 AI 应用程序。
Get back hours every day with autonomous agents in Amazon Quick
如今，Quick 变得更加强大：新的自主代理可以代表您持续工作，活动源可以帮助您确定最重要工作的优先级，并且能够从单个问题中跨您的业务运行的每个数据源找到见解。
今天，Amazon Bedrock AgentCore 线束正式上市。两次 API 调用（CreateHarness 定义代理，InvokeHarness 运行它），几秒钟内即可运行代理。该代理在具有文件系统和 shell 的独立环境中运行，因此它可以安全地读取文件、运行命令和编写代码。它会记住会话中的用户和对话，获取您指定的技能（包括 AWS 策划的目录），浏览网页，通过网关或 MCP 调用您的工具，并在会话中切换模型提供商而不会丢失上下文。每一步都会实时反馈给您，并自动跟踪到 Amazon CloudWatch。除非您愿意，否则您不需要编写编排代码或构建容器。
Amazon SageMaker AI Async Inference now supports inline request payloads
今天，我们宣布为 Amazon SageMaker AI 异步推理提供内联负载支持。客户现在可以直接在 InvokeEndpointAsync API 的请求正文中发送推理负载，无需在每次调用之前将输入数据上传到 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)。
New in Amazon Bedrock AgentCore: Build agents with broader knowledge and continuous learning
今天，我们将推出 Amazon Bedrock AgentCore 的新功能，该平台用于构建、连接和优化代理。在这篇文章中，我们将介绍这些功能如何缩小各个差距：将代理与组织、网络和付费知识连接起来；帮助团队发现并修复生产中出现的问题；随着代理能力的增强，实施可扩展的控制措施。它们共同帮助您更快地构建更强大的代理，通过可扩展的控制来管理它们，并不断改进它们。
Google Home Speaker vs. Amazon Echo Dot Max: I compared the $99 smart hubs by the specs
谷歌和亚马逊都有价格低于 100 美元的生成式人工智能智能音箱，那么哪一款脱颖而出呢？
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AWS Adds Multi-Region Replication to Amazon Cognito Identity Service
AWS 最近推出了 Amazon Cognito 多区域复制，该功能可自动将用户身份和用户池配置从主要区域复制到辅助区域。这使得应用程序能够在中断期间继续对副本区域的用户进行身份验证，而无需自定义复制和故障转移机制。作者：雷纳托·洛西奥
Introducing container caching in Amazon SageMaker AI for faster model scaling
今天，我们很高兴地宣布用于 Amazon SageMaker AI 推理的容器映像缓存，这是我们更快的扩展优化之旅的下一个重大进展。这使得生成式 AI 模型在横向扩展事件期间的端到端延迟速度提高了 2 倍。
Parallelize speculative decoding with P-EAGLE on Amazon SageMaker AI
本文将引导您了解如何直接在 Amazon SageMaker AI 中使用 P-EAGLE。它将演示如何从 SageMaker JumpStart 目录中选择兼容模型、配置并行绘图规范以及部署高度优化的实时 SageMaker AI 端点以加速您的生成式 AI 应用程序。
Amazon just dropped this 55-inch QLED TV to under $300 - and I highly recommend it
只需 280 美元即可享受 55 英寸 Amazon Fire TV Omni QLED 系列的早期 Prime Day 特惠。
航空公司正在迅速采取行动升级机上互联网，将曾经令人沮丧、需要额外付费的服务转变为乘客体验的核心部分，并成为 SpaceX 的 Starlink 和亚马逊的近地轨道 (LEO) 卫星网络（品牌为 Amazon Leo）之间的新竞争战场。为什么机上 Wi-Fi 突然成为顶级功能？这种转变是由星链与亚马逊后推动的：航空公司竞相升级机上 Wi-Fi，新的“连接军备竞赛”首先出现在旅行雷达 - 航空新闻上。
Introducing Gemma 4 models on Amazon Bedrock
今天，我们宣布 Gemma 4 系列在 Amazon Bedrock 上上市。 Gemma 4 由 Google DeepMind 构建并在 Apache 2.0 许可下发布，是一系列开放权重模型，其设计重点是跨广泛部署场景的每参数智能。该系列包括三个指令调整变体：Gemma 4 31B、Gemma 4 26B-A4B 和 Gemma 4 E2B。这些涵盖密集和专家混合 (MoE) 架构，其中每个请求仅激活模型参数的一小部分。这些变体提供内置推理、本机函数调用以及跨文本和图像的多模式输入。
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。
Build a meeting prep and follow-up assistant with Amazon Quick and Cisco Webex MCP servers
本文展示了如何使用 Amazon Quick 和 Cisco Webex MCP 服务器构建自定义会议准备和后续助理。根据单个提示，客服人员可以找到即将召开的 Webex 会议，查看之前的会议摘要和文字记录，并提取相关的 Vidcast 亮点和文字记录上下文。然后，它会在 Webex 消息线程中搜索未解决的后续问题，并创建简洁的准备摘要。会议结束后，同一位助理可以总结讨论并确定行动项目。它还可以查找相关的 Vidcast 更新并为正确的 Webex 空间起草后续消息。
Evaluate AI agents systematically with Agent-EvalKit
Agent-EvalKit 是一个开源工具包 (Apache 2.0)，它通过与 AI 编码助手（包括 Claude Code、Kiro CLI 和 Kilo Code）集成来提供此评估基础架构。本文以使用 Strands Agents SDK 和 Amazon Bedrock 构建的旅行研究代理作为运行示例，介绍了 Agent-EvalKit 在六个评估阶段的工作原理。
Spot trends faster, sort smarter: Unlocking Sparklines and Custom Sort in Amazon Quick
今天，我们很高兴地宣布两项新功能，使 Quick Sight 仪表板更具表现力和业务一致性：迷你图和控件的自定义排序。在这篇文章中，我们将介绍这两个功能、它们是什么、何时使用它们以及如何配置它们，并通过真实场景将它们整合到一个实用的、可供决策的仪表板中。
在这篇文章中，我们演示了免提 FNOL 引入系统如何将使用 Strands Agents SDK 构建的用于域推理的代理与用于实时门户交互的 Amazon Bedrock AgentCore 浏览器工具结合起来。这种方法保留了人类的专业知识，同时消除了重复的屏幕工作。
