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将 AgentCore Runtime 托管的 MCP 服务器连接到 Amazon Quick

Connect an AgentCore Runtime hosted MCP server to Amazon Quick

在本文中,您将了解如何在 AgentCore Runtime 中部署和托管 MCP 服务器并将其与 Amazon Quick 集成以及先决条件。通过这种模式,您可以提高 AI 工具的可重用性并避免重复,因此客户端可以重用通过 MCP 服务器公开的常用工具和代理,而不是再次从头开始编写它们。您的客户可以在 Amazon Quick(聊天代理和工作流程)中使用您的产品,而无需为每个用例构建自定义连接器。

Cohere Health 如何使用 Amazon Bedrock AgentCore 将临床政策数字化

How Cohere Health digitizes clinical policies using Amazon Bedrock AgentCore

在这篇文章中,您将了解 Cohere Health 如何使用 AgentCore Runtime 的安全 MicroVM 隔离、通过 AgentCore Gateway 的统一工具访问、AgentCore 内存以及 Agent Skills 开放标准在 AgentCore 上构建多租户代理架构,以快速扩展保单数字化功能,同时保持透明度、版本控制和人工监督。

如何从头开始构建您自己的 LLM 运行时

How To Build Your Own LLM Runtime From Scratch

如果您曾经想自己实际构建一个 LLM 推理运行时 — 打包自己的权重、拥有每个障碍、捕获自己的 CUDA 图表 — 这就是 H100 上的旅程。逐步浏览名为 annotated-llm-runtime 的小型运行时,以及产生大部分注释的三个错误。如何从头开始构建自己的 LLM 运行时一文首先出现在 Towards Data Science 上。