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。
Technical deep dive: AgentCore payments and innovation in agentic commerce
Amazon Bedrock AgentCore 支付现已推出预览版，它提供对付费外部服务的即时付款，无需为每个提供商进行手动计费设置，稳定币支持具有成本效益的微交易，使低于美分的交易在经济上可行，并且可配置的支出护栏使您可以对代理预算和交易限制进行细粒度控制。在这篇文章中，我们将带您深入了解 AgentCore 支付的技术。
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。
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。
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。
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。
Agents that transact: Introducing Amazon Bedrock AgentCore payments, built with Coinbase and Stripe
今天，我们宣布推出 Amazon Bedrock AgentCore Payments 预览版，这是 Amazon Bedrock AgentCore 中的一组新功能，使 AI 代理能够立即访问并为其使用的内容付费。 AgentCore Payments 是与 Coinbase 和 Stripe 合作开发的。
Secure AI agents with Amazon Bedrock AgentCore Identity on Amazon ECS
生产中的 AI 代理需要安全访问外部服务。 Amazon Bedrock AgentCore Identity 作为独立服务提供，可保护您的 AI 代理访问外部服务的方式，无论它们是在 Amazon ECS、Amazon EKS、AWS Lambda 等计算平台上还是在本地运行。本文使用安全会话绑定和范围令牌在 Amazon ECS 上实现授权代码授予（三足 OAuth）。
Introducing agent quality optimization in AgentCore, 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 [...]
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。
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 [...]
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。
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。
