Bed关键词检索结果

如何在 Amazon Bedrock 上大规模构建自动驾驶 AI 操作

How to build self-driving AI operations on Amazon Bedrock at scale

在这篇文章中,我们介绍 Amazon Bedrock Ops Alert,这是一种三层自动化监控解决方案,可主动检测操作问题、动态调整警报阈值、按类别对警报进行分类、自动创建上下文感知支持案例、在同一警报类别的未解决案例已处于活动状态时帮助防止重复案例,并向 AI SRE 团队提供情境化通知。我们将介绍解决方案架构以及如何将其部署在您自己的环境中。

Baz 如何使用 Amazon Bedrock AgentCore 提高其 AI 代理代码审查准确性

How Baz improved its AI Agent Code Review accuracy using Amazon Bedrock AgentCore

本文介绍了 Baz 如何使用 Amazon Bedrock 和 Amazon Bedrock AgentCore 构建其 Spec Review 代理。我们将介绍架构决策、实施细节以及他们通过利用这些 AWS 服务自动化代码审查流程所实现的业务成果

AgentOps:使用 Amazon Bedrock AgentCore 大规模运营代理 AI

AgentOps: Operationalize agentic AI at scale with Amazon Bedrock AgentCore

当您构建代理 AI 解决方案时,您会面临独特的运营挑战。代理会做出不可预测的决策,成本会意外上升,并且调试非确定性故障似乎是不可能的。代理人工智能应用程序不仅仅执行预定的工作流程。他们推理、适应并做出自主决策,并且 DevOps 实践需要进行调整。这就是 AgentOps 的用武之地,它是在生产中部署、管理和持续改进 AI 代理的操作规程。

Amazon Bedrock 上的 OpenAI 模型和 Codex 现已全面可用

OpenAI models and Codex on Amazon Bedrock are now generally available

GPT-5.5、GPT-5.4 和 Codex 现已在 Amazon Bedrock 上全面提供。立即将它们部署在 Bedrock 的高性能推理引擎上的生产应用程序和代理中。

使用 Amazon Bedrock AgentCore 付款通过内置护栏实现安全代理付款

Enable safe agentic payments with built-in guardrails using Amazon Bedrock AgentCore payments

在这篇文章中,我们解决了设计代理支付系统时出现的几个关键风险,以及如何使用 AgentCore 支付功能来解决这些风险。

使用 Amazon Bedrock AgentCore 构建 AI 代理以提供业务支持

Building AI agents for business support using Amazon Bedrock AgentCore

在这篇文章中,我们将分享 AWS 生成式 AI 创新中心 (GenAIIC) 如何与 Works Human Intelligence (WHI) 合作使用 Amazon Bedrock AgentCore 构建两个 AI 代理。我们讨论了遇到的挑战以及在提高运营效率的同时降低成本高达 97% 的解决方案。

通过 Amazon Bedrock AgentCore 中的数据集管理构建可与代理一起成长的测试套件

Build a test suite that grows with your agent with dataset management in Amazon Bedrock AgentCore

当您将快速移动的在线信号与稳定的离线基线相结合时,代理评估最为强大。要了解您的代理是否真正随着时间的推移而改进,您需要一个固定的基准以及不断变化的现实世界流量。将评估基线的测试用例作为 Amazon Bedrock AgentCore 中的数据集进行管理,带来了版本化测试装置的规范 [...]

使用 Amazon Bedrock AgentCore 在 AWS 中构建高度可扩展的无服务器 LangGraph 多代理系统

Build highly scalable serverless LangGraph multi-agent systems in AWS with Amazon Bedrock AgentCore

在这篇文章中,我们提供了一种解决方案,可使用 LangGraph Agents 作为与 Amazon Bedrock AgentCore Memory 和 Amazon Bedrock AgentCore Observability 集成的编排器,在 AWS 上构建高度可扩展的无服务器多代理生成式 AI 系统。

使用 Strands Agents、NVIDIA NIM 和 Amazon Bedrock AgentCore 构建高性能生成式 AI 系统

Build high-performance generative AI systems with Strands Agents, NVIDIA NIM, and Amazon Bedrock AgentCore

在这篇文章中,您将学习如何构建一个多代理活动审核系统,该系统使用集成架构(结合了 NVIDIA NIM 进行 GPU 加速推理)来演示并行推理、上下文持久性和可追踪执行路径。 Amazon Bedrock AgentCore 提供托管运行时、共享内存和内置可观察性,Strands Agents 提供无服务器多代理编排。此方法支持生产环境中的性能、可扩展性和操作洞察力。虽然该示例侧重于营销内容审核,但相同的模式也适用于数字助理、审核自动化和检索增强生成管道。

使用 Amazon Bedrock AgentCore 打破上下文窗口障碍

Break the context window barrier with Amazon Bedrock AgentCore

在本文中,您将了解如何使用 Amazon Bedrock AgentCore Code Interpreter 和 Strands Agents SDK 实施递归语言模型 (RLM)。最后,您将了解如何在上下文大小没有上限的情况下处理不同长度的文档,使用 Bedrock AgentCore Code Interpreter 作为迭代文档分析的持久工作内存,以及在沙盒 Python 环境中编排次大语言模型 (sub-LLM) 调用来分析特定文档部分。

在 Amazon Bedrock AgentCore 上使用 NLP 构建人工智能驱动的仪表板自动化代理

Build AI-powered dashboard automation agents with NLP on Amazon Bedrock AgentCore

该解决方案结合了 Amazon Bedrock AgentCore、Strands Agents 和 Amazon Quick 转换的强大功能,提供安全、可扩展的智能系统,用于构建和操作 AI 代理,同时将数据转换为可操作的业务洞察。

使用 Amazon Bedrock AgentCore Memory 扩展 Kiro CLI 中的会话内存

Extending conversational memory in Kiro CLI using Amazon Bedrock AgentCore Memory

在这篇文章中,我们将演示如何通过实施与 Amazon Bedrock AgentCore Memory 集成的自定义模型上下文协议 (MCP) 服务器来扩展 Kiro CLI 的会话内存。您可以使用 Kiro CLI 直接从终端与 Kiro 的 AI 代理进行交互。 Amazon Bedrock AgentCore Memory 是一项完全托管的服务,允许 AI 代理保留过去交互中的信息,从而创建更加智能和上下文感知的对话。通过实施自定义 MCP 服务器,您可以为 Kiro CLI 提供工具来存储和检索对话上下文、监控内存使用情况以及管理底层 Bedrock Agent 核心内存基础设施。

AWS Bedrock 代理权限:上线前需要锁定的内容

AWS Bedrock Agent Permissions: What You Need to Lock Down Before Go-Live

生产环境中的大多数 Bedrock 代理都在构建时使用的相同 IAM 角色上运行。该角色现在是一个常设身份,可以访问测试期间附加的任何服务,在每次执行时自动调用这些权限,而无需人工介入。潜在的风险应该是显而易见的。这是一个值得关注的团队 [...]

Halliburton 利用 Amazon Bedrock 和 Generative AI 增强地震工作流程创建

Halliburton enhances seismic workflow creation with Amazon Bedrock and Generative AI

在这篇文章中,我们将探讨如何构建概念验证,将自然语言查询转换为可执行的地震工作流程,同时为哈里伯顿的地震引擎工具和文档提供问答功能。我们将介绍该解决方案的技术细节,分享显示工作流程加速高达 95% 的评估结果,并讨论可帮助其他组织通过生成 AI 增强其复杂技术工作流程的关键知识。

尽管存在西亚冲突,Ngp 机场 2026 年仍将接待 122.4 万名旅客:RTI

Ngp airport sees 12.24 lakh flyers in 2026 despite West Asia conflict: RTI

那格浦尔:根据 MIHAN India Ltd 发布的 RTI 回复,该市的 Babasaheb Ambedkar 国际机场今年 1 月至 5 月期间接待了超过 122.2 万名旅客。该数据对那格浦尔来说是一个积极的灯塔,突显了尽管西亚冲突持续造成的地缘政治不确定性以及总理纳伦德拉·莫迪呼吁紧缩政策影响的更广泛的经济紧缩影响,空中交通保持稳定。根据 RTI,该机场处理了期间共接待旅客122.2万人次,其中入境60.7万人次,出境61.5万人次。月度趋势显示,客流量相对稳定,今年前四个月波动较小。2026 年 1 月,机场录得旅客 28.6 万人次,紧随其后的 2 月旅客吞吐量为 28.2 万人

从人民战争到人民统治:叛乱治理与包容性民主的基础

From People’s War to People’s Rule: Rebel Governance and the Foundations of Inclusive Democracy

经济学家团队(Bhishma Bhusal、Michael Callen、Rohini Pande、Soledad A. Prillaman、Deepak Singhania 和 Apurva Subedi)研究尼泊尔叛军治理:战时叛军治理如何塑造冲突后机构?我们在尼泊尔进行了研究,毛派人民战争(1996-2006)摧毁了长达 240 年的基于种姓的君主制,并以毛派进入民主政治结束。期间 [...]

美国联邦航空管理局 (FAA) 负责人表示,拉瓜迪亚机场的精神舱位应该交给低成本航空公司

Spirit slots at LaGuardia should go to an LCC, says FAA head

美国联邦航空管理局 (FAA) 局长 Bryan Bedford 表示,以前由精神航空(劳德代尔堡国际机场)持有的纽约拉瓜迪亚机场的航班时刻应该分配给低成本航空公司,否则就应该退役。据彭博社引述,贝德福德在南卡罗来纳州查尔斯顿对记者表示:“只要这些航班时刻属于低票价航空公司并为了公众利益,美国联邦航空管理局和交通部就会支持这一点。”如果这不是一个选择,他认为这些航班时刻应该......

Claude Opus 4.8 现已在 AWS 上推出

Claude Opus 4.8 is now available on AWS

本文介绍了 Opus 4.8 的改进以及为 AI 工程师将模型集成到 Amazon Bedrock 上的代理系统和生产推理工作负载中的实用指南。