InOrbit.AI 在 Automate 2026 上精心策划了突破性的多供应商机器人演示，体验有感知力的企业的未来。了解无缝互操作性和物理 AI 如何将自动化孤岛转变为统一、有弹性的运营生态系统。
Me Engine Accumulator Charging
船用主发动机蓄能器充电：工作原理、系统和安全走进任何现代 ME 或 RT-flex 船舶的发动机舱，您不会发现发动机侧面有一个旋转的凸轮轴。没有燃油凸轮，没有排气凸轮，也没有倒车齿轮卡入到位。所有这些机械编排都已[...]后发动机蓄能器充电首先出现在商船解码中。
Multi-agent social intelligence with Strands Agents and Amazon Bedrock
本文展示了 Thrad.ai 如何使用 Strands Agents 和 Amazon Bedrock AgentCore 部署多代理系统，以实现从潜在客户发现到个性化电子邮件生成的自动化流程。这篇文章将两种编排模式（Swarm 和 Graph）与延迟、成本和电子邮件质量方面的正面基准进行了比较。您还将了解系统如何使用加权标准、意图分类和时间衰减以及生产部署的治理控制来对潜在客户进行评分。
China wants to solve the hardest problem in robotics – making hands
开发“具身人工智能”的竞赛重点是创造灵巧的双手，将人形机器人从噱头转变为有用的产品人手——灵活、充满神经的附属物，是人体骨骼中最灵活的部分——异常复杂。大多数人无需思考就能完成的许多任务，从系鞋带到扣衬衫扣子，实际上都需要一套复杂的神经指令和精确的编排。在人类几千年的历史中，没有任何机器能够真正复制人类最伟大的工具。但现在，随着人工智能（AI）的快速发展，一些公司认为他们已经接近跨越机器人技术中最后但最困难的障碍。其中大部分在中国。继续阅读...
Build a serverless image editing agent with Amazon Bedrock AgentCore harness
这篇文章逐步介绍了如何构建一个无服务器图像编辑器，用户可以在其中上传照片，用简单的英语描述编辑内容，并在几秒钟内收到结果。代理在 AgentCore 线束上运行，无需自定义编排代码。我们使用单个部署命令部署完整的解决方案，包括身份验证、加密存储、三个图像编辑工具和一个 React 前端。基础设施是使用 AWS 云开发套件 (AWS CDK) 定义的。
Implementing resilience patterns with Amazon Bedrock and LLM gateway
在本文中，您将学习在 AWS 上构建弹性生成 AI 应用程序的五种实用模式，从原生 Amazon Bedrock 功能发展到使用 LLM 网关的多模型编排。这些模式解决了现实世界的挑战，例如意外流量激增期间的配额耗尽，通过推理的地理分布最大化可用性，并帮助防止多租户环境中的嘈杂邻居问题。
Production-grade AI agents for financial compliance: Lessons from Stripe
在这篇文章中，您将了解 Stripe 如何构建生产级 AI 代理系统以实现财务合规性。我们介绍了 Stripe 的 ReAct 代理框架的技术架构以及专用代理服务背后的基础设施决策。我们还讨论了人类监督在维持责任方面的作用，以及有关任务分解、编排模式和通过即时缓存优化成本的重要经验教训。最后，您将了解如何设计在不影响质量或可审计性的情况下扩展合规性操作的代理系统。
Build a healthcare appointment agent with Amazon Nova 2 Sonic
在本文中，您将了解如何使用 Amazon Nova 2 Sonic 和 Amazon Bedrock AgentCore 构建处理预约提醒对话的语音代理。该代理通过语音对患者进行身份验证，管理预约（确认、取消或重新安排），收集就诊前的健康信息，并在需要时升级给工作人员。您可以大规模处理例行呼叫，这有助于降低缺席率。此示例重点关注问题的代理方面：语音对话和工具编排。包含一个基于浏览器的界面用于测试。要将代理连接到实际电话线路以进行出站拨号，您可以集成电话服务，例如 Amazon Connect Customer。
在过去的一年里，我审查了大约两打组织的企业代理架构，其中包括银行、零售商、医疗保健系统和一些监管机构。架构图确实令人印象深刻。有 MCP 网关、工具注册表、矢量存储、编排器、策略引擎和可观察性堆栈的框。有[...]
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。
How AI Agents Enable Real-Time Decision Making In Enterprise Operations
AI 代理如何在企业运营中实现实时决策 - 信息图 了解 AI 代理如何通过智能自动化和自适应执行系统在现代企业运营中支持实时决策。从工作流程编排到自主任务管理，人工智能驱动的代理可以帮助企业简化流程、提高运营效率并立即响应动态的业务条件。探索组织如何利用 [...]人工智能代理如何在企业运营中实现实时决策的帖子首先出现在电子学习信息图表上。
Linear Thinking, Nonlinear Costs
许多人工智能代理系统在技术上变得令人印象深刻之前很久就在经济上变得不可持续。团队通常关注模型选择、提示设计、工具调用和编排。这些事情很重要，但它们只是系统设置的一部分。更深层次的问题是编码代理，例如 Claude Code、Codex 和 Jules，使代理工作流程变得更容易 [...]
