今天，我们宣布针对 Amazon Bedrock 推出两个新的 Amazon CloudWatch 指标：TimeToFirstToken 和 EstimatedTPMQuotaUsage。在这篇文章中，我们将介绍它们的工作原理以及如何设置警报、建立基线以及使用它们主动管理容量。
Secure AI agents with Policy in Amazon Bedrock AgentCore
在本文中，您将了解 Amazon Bedrock AgentCore 中的策略如何创建一个独立于代理自身推理运行的确定性执行层。您将学习如何将业务规则的自然语言描述转化为 Cedar 策略，然后使用这些策略来实施细粒度的身份感知控制，以便代理仅访问其用户有权使用的工具和数据。您还将了解如何通过 AgentCore Gateway 应用策略，在运行时拦截和评估每个代理到工具的请求。
Accelerate custom LLM deployment: Fine-tune with Oumi and deploy to Amazon Bedrock
在这篇文章中，我们将展示如何在 Amazon EC2 上使用 Oumi 微调 Llama 模型（可以选择使用 Oumi 创建合成数据）、在 Amazon S3 中存储工件以及使用自定义模型导入部署到 Amazon Bedrock 进行托管推理。
AI-Powered App Modernization with Amazon
为什么重要：了解 Amazon AI 驱动的应用程序现代化如何使用 Bedrock 和生成式 AI 简化遗留系统。
Amazon Bets Big on Generative AI
为什么重要：亚马逊在生成式 AI 上押下重注，扩大 Bedrock、Titan 和 SageMaker 的规模，以引领 AI 基础设施竞赛。
Run NVIDIA Nemotron 3 Nano as a fully managed serverless model on Amazon Bedrock
我们很高兴地宣布，NVIDIA 的 Nemotron 3 Nano 现已在 Amazon Bedrock 中作为完全托管的无服务器模型提供。此前，我们在 AWS re:Invent 上宣布支持 NVIDIA Nemotron 2 Nano 9B 和 NVIDIA Nemotron 2 Nano VL 12B 型号。本文探讨了 NVIDIA Nemotron 3 Nano 模型的技术特征并讨论了潜在的应用用例。此外，它还提供技术指导，帮助您开始在 Amazon Bedrock 环境中将此模型用于生成 AI 应用程序。
Access Anthropic Claude models in India on Amazon Bedrock with Global cross-Region inference
在本文中，您将了解如何在印度使用 Amazon Bedrock 的全球跨区域推理来处理 Claude 模型。我们将指导您了解每个 Claude 模型变体的功能以及如何开始使用代码示例，以帮助您立即开始构建生成式 AI 应用程序。
本文详细介绍了 Lendi Group 如何使用 Amazon Bedrock 构建人工智能驱动的 Home Loan Guardian、他们面临的挑战、他们实施的架构以及他们取得的重大业务成果。他们的旅程为那些希望使用生成式人工智能改变客户体验，同时保持人性化以建立信任和忠诚度的组织提供了宝贵的见解。
Build safe generative AI applications like a Pro: Best Practices with Amazon Bedrock Guardrails
在这篇文章中，我们将向您展示如何配置 Amazon Bedrock Guardrails 以获得高效性能，实施最佳实践来保护您的应用程序，并有效监控您的部署以在安全性和用户体验之间保持适当的平衡。
Efficiently serve dozens of fine-tuned models with vLLM on Amazon SageMaker AI and Amazon Bedrock
在这篇文章中，我们将解释如何在 vLLM 中为专家混合 (MoE) 模型实现多 LoRA 推理，描述我们执行的内核级优化，并向您展示如何从这项工作中受益。我们在这篇文章中使用 GPT-OSS 20B 作为我们的主要示例。
Building intelligent event agents using Amazon Bedrock AgentCore and Amazon Bedrock Knowledge Bases
本文演示了如何使用 Amazon Bedrock AgentCore 组件快速部署生产就绪的事件助手。我们将构建一个智能伴侣，它可以记住与会者的偏好并随着时间的推移构建个性化体验，而 Amazon Bedrock AgentCore 则负责处理生产部署的繁重工作：Amazon Bedrock AgentCore Memory 用于维护对话上下文和长期偏好，无需自定义存储解决方案；Amazon Bedrock AgentCore Identity 用于安全的多 IDP 身份验证；Amazon Bedrock AgentCore Runtime 用于无服务器扩展和会话隔离。我们还将使用 Amazo
我们很高兴地宣布，Anthropic 的 Claude Opus 4.6、Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 4.5、Claude Sonnet 4.5 和 Claude Haiku 4.5 通过 Amazon Bedrock 全球跨区域推理向中东运营的客户推出。在这篇文章中，我们将引导您了解每个 Anthropic Claude 模型变体的功能、全局跨区域推理的主要优势（包括提高的弹性）、您可以实现的实际用例，以及帮助您立即开始构建生成式 AI 应用程序的代码示例。
AI meets HR: Transforming talent acquisition with Amazon Bedrock
在这篇文章中，我们展示了如何使用 Amazon Bedrock、Amazon Bedrock 知识库、AWS Lambda 和其他 AWS 服务创建人工智能驱动的招聘系统，以增强职位描述创建、候选人沟通和面试准备，同时保持人工监督。
Scaling data annotation using vision-language models to power physical AI systems
在这篇文章中，我们研究了 Bedrock Robotics 如何应对这一挑战。通过加入 AWS 物理 AI 奖学金，该初创公司与 AWS 生成 AI 创新中心合作，应用视觉语言模型来分析施工视频片段、提取操作细节并大规模生成标记的训练数据集，以改进自主施工设备的数据准备。
Evaluating AI agents: Real-world lessons from building agentic systems at Amazon
在这篇文章中，我们提出了一个针对 Amazon 代理 AI 系统的综合评估框架，该框架通过两个核心组件解决了 Amazon 代理 AI 应用程序的复杂性：一个通用评估工作流程，用于标准化不同代理实施中的评估程序；以及一个代理评估库，该库在 Amazon Bedrock AgentCore 评估中提供系统测量和指标，以及 Amazon 使用案例特定的评估方法和指标。
Build unified intelligence with Amazon Bedrock AgentCore
在这篇文章中，我们将演示如何通过客户代理和知识引擎 (CAKE) 的实际实施，使用 Amazon Bedrock AgentCore 构建统一智能系统。
Cracks in the Bedrock: Bypassing SCP Enforcement with Long-Lived API Keys
简介 在发布由 AWS Mantle 提供支持的 Amazon Bedrock 后，我发现了一种绕过限制使用 bedrock-mantle IAM 权限的服务控制策略 (SCP) 语句的机制。通过利用由服务特定凭证支持的长期 API 密钥，我能够成功利用 bedrock-mantle:CreateInference，尽管 SCP 声明否认了该操作。 SCP 是 [...]
Swann provides Generative AI to millions of IoT Devices using Amazon Bedrock
本文向您展示如何使用 Amazon Bedrock 及其 gen-AI 功能实施智能通知过滤。您将学习模型选择策略、成本优化技术以及基于 Swann Communications 在数百万设备上部署的物联网规模部署 gen-AI 的架构模式。
