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。
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。
How Axonius built secure multi-tenant AI agents on Bedrock AgentCore
了解网络安全 SaaS 提供商 Axonius 如何使用 Amazon Bedrock AgentCore 在数百个客户环境中部署完全隔离的多租户 AI 代理，而无需从头开始构建自定义计算隔离、身份验证或可观察性基础设施。
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。
Build OpenClaw agents that transact with Amazon Bedrock AgentCore payments
为自治代理提供钱包和支出护栏，以便其可以支付付费 API、MCP 服务器和 Web 内容。这篇文章将 OpenClaw 连接到 Amazon Bedrock AgentCore 支付和 x402 协议，使用 aws-agents-pay 插件进行有界的、经人工批准的测试网支付。
Building agentic workflows with SageMaker AI and Bedrock AgentCore
了解如何将 Amazon SageMaker AI 上与 OpenAI 兼容的终端节点与 Amazon Bedrock AgentCore 运行时相结合，以构建多代理工作流程，其中每个专业代理都使用最适合其工作的模型。这篇文章还展示了如何从 Strands Agent 默认情况下不检测的 SageMaker 端点获取令牌级别的可观测性。
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。
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。
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。
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。
