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介绍 Amazon Bedrock AgentCore 浏览器中的操作系统级别操作

Introducing OS Level Actions in Amazon Bedrock AgentCore Browser

我们宣布 AgentCore 浏览器的操作系统级别操作。这项新功能通过 InvokeBrowser API 公开直接操作系统控制,从而解锁了这些场景,因此代理可以与屏幕上可见的内容进行交互,而不仅仅是通过浏览器的 Web 层访问的内容。通过将全桌面屏幕截图与操作系统级别的鼠标和键盘控制相结合,代理可以观察本机 UI,对其进行推理,并在同一会话中对其采取行动。这篇文章将介绍操作系统级别操作的工作原理、支持哪些操作以及如何开始。

Abacus AI 评论:功能、AI 代理和自动化解释(诚实指南)

Abacus AI Review: Features, AI Agents & Automation Explained (Honest Guide)

详细的 Abacus AI 评论,涵盖 ChatLLM、Abacus AI Agent、Claw、自动化、应用程序构建、图像和视频生成、定价、优点、缺点以及谁应该使用它。

Agentic AI 导师:转变企业学习与发展

Agentic AI Tutors: Transforming Corporate L&D

Agentic AI 导师将企业的学习与发展转变为 4 倍的完成率,生产力提高了 28%。对话式教练取代了课程目录,提供个性化、可扩展的学习,从而推动业务成果和劳动力准备。这篇文章首先发表在电子学习行业上。

AI Race:模型战争中的权力转移

AI Race: power shifts in the model wars

2026 年 4 月是人工智能历史上最具爆炸性的月份之一。 OpenAI dropped GPT-5.5, Anthropic sparked debate by withholding Claude Mythos, and new releases from Google, DeepSeek, and other Chinese labs pushed reasoning, agentic capabilities, and multimodality to new heights.

介绍代理质量循环:AgentCore Optimization 现已提供预览版

Introducing the agent quality loop: AgentCore Optimization now in preview

根据生产跟踪生成建议,通过批量评估和 A/B 测试对其进行验证,然后放心发货。在发布时表现良好的人工智能代理不会一直保持这种状态。随着模型的发展,用户行为发生变化,提示会在从未设计过的新环境中被重用。代理质量悄然下降。在大多数团队中,改进 [...]

配置 Amazon Bedrock AgentCore Gateway 以安全访问私有资源

Configuring Amazon Bedrock AgentCore Gateway for secure access to private resources

在本文中,您将配置 Amazon Bedrock AgentCore Gateway 以使用资源网关访问私有终端节点,资源网关是一种托管结构,可直接在 Amazon VPC 内配置弹性网络接口 (ENI),每个子网一个。您将探索两种实施模式(托管和自我管理)并演练三个实际场景:连接到私有 Amazon API Gateway 终端节点、与 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 上的 MCP 服务器集成以及访问私有 REST API。

大规模组织 Agent 的内存:AgentCore 内存中的命名空间设计模式

Organizing Agents’ memory at scale: Namespace design patterns in AgentCore Memory

在本文中,您将了解如何设计命名空间层次结构、选择正确的检索模式以及为 AgentCore 内存实施基于 AWS Identity and Access Management (IAM) 的访问控制。

Agentic AI:如何节省代币

Agentic AI: How to Save on Tokens

缓存、延迟加载、路由、压缩等代理人工智能:如何节省令牌的帖子首先出现在走向数据科学上。

使用 SageMaker AI 模型和 MLflow 构建 Strands 代理

Build Strands Agents with SageMaker AI models and MLflow

在这篇文章中,我们演示了如何使用 Strands Agents SDK 以及部署在 SageMaker AI 端点上的模型来构建 AI 代理。您将了解如何从 SageMaker JumpStart 部署基础模型,将其与 Strands Agent 集成,以及使用 SageMaker Serverless MLflow 进行代理跟踪建立生产级可观测性。我们还介绍了如何跨多个模型变体实施 A/B 测试,使用 MLflow 指标评估代理性能,并展示如何在您控制的基础设施上构建、部署和持续改进 AI 代理。