Introducing the Agent Toolkit for Amazon Web Services
这就像将您自己的私人专家 AWS 解决方案架构师和数据工程师合而为一。介绍 Amazon Web Services 的代理工具包一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Amazon Nova Act is now HIPAA eligible
在这篇文章中，您将了解 Nova Act 提供的内容、HIPAA 资格如何适用于代理 AI 以及如何开始。
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。
Announcing OpenAI-compatible API support for Amazon SageMaker AI endpoints
今天，Amazon SageMaker AI 推出了针对实时推理终端节点的 OpenAI 兼容 API 支持。如果您使用 OpenAI SDK、LangChain 或 Strands Agents，您现在可以通过仅更改端点 URL 来调用 SageMaker AI 上的模型。您不需要自定义客户端、SigV4 包装器或代码重写。概述 通过此次发布，SageMaker AI 端点 [...]
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。
Accelerate ML feature pipelines with new capabilities in Amazon SageMaker Feature Store
今天，我们宣布 SageMaker Python SDK v3.8.0 提供三项新功能。在这篇文章中，我们将通过可用于入门的代码示例来介绍每项功能。有关完整的端到端演练，请参阅 SageMaker Python SDK 存储库中有关 Lake Formation 治理和 Iceberg 表属性的随附笔记本。
Deploying a Multistage Multimodal Recommender System on Amazon Elastic Kubernetes Service
在 Amazon EKS 上构建和部署多级多模态推荐系统的实用演练，涵盖数据管道、模型训练、布隆过滤器、特征缓存和实时排名。在 Amazon Elastic Kubernetes Service 上部署多级多模态推荐系统一文首先出现在 Towards Data Science 上。
Aderant transforms cloud operations with Amazon Quick
在这篇文章中，我们分享了 Aderant 如何使用 Amazon Quick 的人工智能功能来统一六个供应商系统的搜索并自动化文档工作流程，实现搜索时间缩短 90% 和文档加速 75%，以及其他人如何将这些方法应用到他们的操作中。
Integrate Atlassian Confluence Cloud with Amazon Quick
在本文中，您将了解如何设置 Confluence Cloud 与 Quick 集成。这包括创建用于语义搜索的知识库、设置操作来查询和管理 Confluence 页面以及在 Quick Spaces 中组织资源。快速与您当前的企业技术堆栈集成，从内部知识存储库和企业内联网到关键业务应用程序和 AWS 数据服务。
From siloed data to unified insights: Cross-account Athena Access for Amazon Quick
今天，我们宣布推出 Amazon Quick 的跨账户 Athena 访问。 With this feature, customers can query Athena data in other AWS accounts using AWS Identity and Access Management (IAM) role chaining, with query costs billed to the account where the data resides.
Improve bot accuracy with Amazon Lex Assisted NLU
在这篇文章中，您将学习如何有效地实施辅助 NLU。您将学习如何通过有效的意图和槽描述来改进机器人设计，使用测试工作台验证您的实施，并为新的和现有的机器人规划从传统 NLU 到辅助 NLU 的过渡。
Real-time voice agents with Stream Vision Agents and Amazon Nova 2 Sonic
In this post, you learn how to combine Stream's Vision Agents open-source framework with Amazon Bedrock and Amazon Nova 2 Sonic to build real-time voice agents that can be production-ready in minutes. You'll learn how the integration works under the hood, walk through code examples, and explore adva
Build real-time voice streaming applications with Amazon Nova Sonic and WebRTC
构建具有实时语音交互的端到端直播应用程序面临着多项挑战。本文介绍了一种基于 Amazon Nova 2 Sonic (Nova Sonic) 和 Amazon Kinesis Video Streams WebRTC (WebRTC) 的解决方案，可解决这些挑战。在这篇文章中，我们将介绍解决方案架构、实现模式和两个现实场景示例。
How Amazon Finance streamlines regulatory inquiries by using generative AI on AWS
在本文中，我们将演示 Amazon FinTech 团队如何使用 Amazon Bedrock 和其他 AWS 服务构建可扩展的 AI 应用程序，以改变监管查询的处理方式。使用此解决方案的每个团队都会创建并维护自己的专用知识库，其中填充了该团队的特定文档和参考材料。
How to get Amazon Prime for 50% off: The two ways to qualify in 2026
目前有几种鲜为人知的方法可以以更低的价格获得 Amazon Prime。我们分解细节。
Amazon Quick: Accelerating the path from enterprise data to AI-powered decisions
Amazon Quick 帮助您将大型企业数据转化为快速、准确的 AI 决策。在本文中，您将了解 Amazon Quick 的五项新功能，这些功能可加速数据专业人员在企业规模提供可信的 AI 驱动的见解。
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。
