00:40官方一手AWS Machine Learning Blog@Nikhil Jha精选AWS 专业服务团队使用基于 Amazon Bedrock AgentCore 的多智能体框架,自动化企业云迁移全流程。该框架中的专用 AI 智能体负责发现、基础设施即代码生成、组合治理和迁移后操作。此举将基础设施即代码的开发时间从数周缩短至数分钟。AI产品Amazon BedrockAgentCore云迁移1 个信源在谈事件专题推荐理由:AWS 用 Bedrock AgentCore 做了个能自动完成企业云迁移的智能体,从几周的工作量缩到几分钟,比传统方法快多了。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Amazon Bedrock
06:21官方一手AWS Machine Learning Blog@Gaurav DeshmukhAmazon Bedrock 的 AgentCore 已现在支持网页搜索域过滤功能,新增请求级别过滤让开发者可控网页来源范围,同时该服务拓展至欧洲爱尔兰和亚洲太平洋东京区域,服务器端执行过滤保障信息新鲜度要求。AI产品AgentCoreAmazon BedrockWeb Search1 个信源在谈事件专题推荐理由:Amazon Bedrock 发的新功能,开发者能控制 AgentCore 查询网页来源和时间过滤,和之前比拓展了区域支持原文稍后读已读值得跟进有用关注 AgentCore
06:20官方一手AWS Machine Learning Blog@Daniel Abib精选亚马逊Bedrock的AgentCore在AWS无服务器管道中采用异步调用模式,该模式包含任务令牌回调、直接服务集成、无服务器函数三种形式,使用后可降低AI代理处理请求时的闲置计算成本,借助AWS Step Functions实现高效调用AI模型Amazon BedrockAgentCoreAWS Step Functions1 个信源在谈事件专题推荐理由:亚马逊出了AgentCore在无服务器管道的异步调用方法,能帮你省闲置计算成本,比以前方式好原文稍后读已读值得跟进有用关注 Amazon Bedrock
03:17官方一手AWS Machine Learning Blog@Chethan ShriyanAmazon Bedrock AgentCore payments 功能现已正式上线。该服务允许 AI agents 执行大规模自主交易。系统内置了消费护栏来控制支出。它具备协议无关的支付编排能力。产品还提供了生产级可观测性。AI产品Amazon BedrockAgentCoreAWS1 个信源在谈事件专题推荐理由:AWS 发布了 Bedrock AgentCore payments,让 AI 智能体能自己安全地处理支付,还带了消费护栏。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Amazon Bedrock
01:39官方账号LangChain@LangChainAI精选LangChain与AWS合作发布了AgentCore Payments中间件,让智能体在调用付费API时自动完成支付。当工具请求遇到402错误时,中间件会对照会话预算检查价格、签名支付并重试请求。每次支付记录都会同步到LangSmith,与触发支付的推理步骤关联,便于追踪智能体消费原因。该中间件旨在消除智能体调用外部服务的付费障碍,同时保留完整的可审计日志。AI产品LangChainAgentCoreAWS推荐理由:LangChain和AWS搞了个AgentCore Payments,智能体调用付费API时自动付钱,不用你手动处理402,花钱记录还进LangSmith,方便查账。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
00:23官方一手AWS Machine Learning Blog@Salman Moghal精选AWS发布博客,介绍如何用Amazon Bedrock AgentCore Browser Tool和Strands Agents自动化需要人工交互的遗留Web应用。方案通过安全隔离的浏览器会话驱动旧界面,同时保留人工监督和完整审计日志。文章给出了参考架构,适合处理无法通过API集成的老旧系统。技巧AWSBedrockAgentCore1 个信源在谈事件专题推荐理由:AWS官方出教程了,教你用AgentCore浏览器工具让AI替你操作老系统,还带审计和人工监控,搞自动化的可以看看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 AWS
03:24官方一手AWS Machine Learning Blog@Sean EichenbergerAmazon Bedrock AgentCore 新增时间策略功能,允许开发者根据代理的会话历史定义有状态规则。该机制可强制工作流顺序执行,防止模型编造数据。它还能设置财务支出上限,并对高价值操作要求人工审批。官方博客用示例演示了具体配置方法。技巧Amazon Bedrock AgentCoreAgentCore时间策略推荐理由:AWS 给 Bedrock AgentCore 加了时间策略,能按会话历史控制智能体行为,防乱序、防编数据、还能限金额和加人工审批,搞 Agent 安全的可以看看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Amazon Bedrock AgentCore
02:11官方一手AWS Machine Learning Blog@Anagh Agrawal本文介绍如何在Amazon Bedrock AgentCore网关上配置速率限制。通过定义请求、令牌和连接数限制,可按JWT声明或IAM身份作用到具体用户或目标。这样可以保护下游模型、工具和智能体免受流量激增影响。技巧AgentCoreAmazon BedrockAPI网关推荐理由:想给AI接口加限流?AgentCore网关支持按用户和按目标设请求数、令牌数和连接数,配合JWT或IAM就能精准控流量。原文稍后读已读值得跟进有用关注 AgentCore
02:26官方一手AWS Machine Learning Blog@Sundar RaghavanAmazon Bedrock AgentCore harness 现已正式可用,可当作 agent step 接入 n8n 工作流。官方提供了新的开源社区节点,安装后即可在 n8n 编辑器内使用。它支持持久记忆、真实工具调用、代码执行和 VPC 隔离,无需自建基础设施或编写智能体代码。技巧Amazon BedrockAgentCoren8n推荐理由:想在 n8n 里跑生产级智能体,装个社区节点接上 Bedrock AgentCore 就行,不用自己写基建代码。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Amazon Bedrock
02:25官方一手AWS Machine Learning Blog@Rohan Lekhwani精选AWS发布技术博客,介绍如何为Amazon Bedrock AgentCore托管的云上AI代理搭建MCP桥接,使其能调用用户笔记本电脑上的本地MCP服务器。方案通过浏览器扩展和Chrome原生消息传递,在现有WebSocket连接上隧道传输签名消息,无需开放端口或VPN。文中详细说明了AgentCore与本地MCP工具之间的安全通信机制,并给出了具体实现步骤。技巧MCPAgentCoreAWS推荐理由:AWS官方教你怎么在云上代理和本地工具之间搭桥,不用开端口也不用VPN,跟着步骤就能搞定。原文稍后读已读值得跟进有用关注 MCP
00:08官方一手AWS Machine Learning Blog@Louisa Liu本文演示如何用Amazon Bedrock AgentCore Browser、Amazon Bedrock、Amazon OpenSearch Serverless和AWS Lambda搭建自动化网页洞察提取方案。该方案可监控RSS订阅源,可靠渲染目标网页,并将AI提取的洞察写入OpenSearch Serverless实现可搜索。文章包含完整的架构说明和实现步骤,适合需要批量处理网站信息的开发者参考。技巧Amazon BedrockAgentCoreAWS Lambda推荐理由:AWS官方教程,教你用Bedrock AgentCore加Lambda自动盯RSS和网页,把AI提炼的要点存进OpenSearch,省得一个个手动开网页。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Amazon Bedrock
23:54官方一手AWS Machine Learning Blog@Joshua Lacy文章介绍如何使用 Amazon Bedrock AgentCore Observability 监控生产智能体。借助 Amazon CloudWatch 仪表盘,可以定位长时运行会话中的性能瓶颈。通过 CloudWatch 日志和指标,还能诊断内存异常并优化配置。技巧Amazon BedrockAgentCoreCloudWatch推荐理由:如果你有智能体从demo上线后变慢,这篇AWS官方教程教你怎么用CloudWatch和AgentCore找瓶颈、查内存问题,实用。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Amazon Bedrock
23:56官方一手AWS Machine Learning Blog@Sudhanshu HateAmazon Bedrock AgentCore 通过配置而非自定义代码实现跨系统商业智能。它提供预构建的MCP服务器连接器,支持自然语言查询多个数据源。细粒度访问控制和持久内存确保角色边界自动执行。该方案无需编写集成代码即可实现企业级数据查询。技巧Amazon BedrockAgentCoreMCP推荐理由:AWS出了个新玩意,用AgentCore配合MCP服务器,不用写代码就能自然语言查多个数据库,权限也自动管,省心。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Amazon Bedrock
01:34官方一手AWS Machine Learning Blog@Gleb Geinke精选本文展示如何在Amazon Bedrock AgentCore上使用LangGraph编排多智能体工作流,并结合Strands进行推理。通过一个市场监控示例,讲解了状态驱动编排、检查点恢复以及AgentCore的记忆与可观测性功能。示例涵盖了智能体间协同、状态持久化和错误恢复机制,帮助开发者构建生产级AI系统。技巧LangGraphStrandsAgentCore推荐理由:AWS教你用LangGraph和Strands在AgentCore上搭市场监控智能体,有状态编排和检查点恢复,适合需要多智能体协作的开发者。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangGraph
01:35官方一手AWS Machine Learning Blog@Vivek SinghAmazon Bedrock AgentCore优化可检测生产环境中AI智能体的静默行为失败——这些故障能通过健康检查却输出错误结果。通过Insights功能,用户能跨会话发现、解释并排序故障模式。该方法无需额外手动标记,自动识别高影响问题。技巧Amazon BedrockAgentCore智能体推荐理由:AWS新出的AgentCore优化,专抓那些表面正常但结果不对的智能体bug,帮你按影响排序修复,省大事了。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Amazon Bedrock
01:05官方一手AWS Machine Learning Blog@Amit DeolMotorway与AWS合作构建了端到端AI智能体评估流水线,将错误率从每8次查询1次错误降至每50次查询1次错误。问题检测时间从数小时缩短至数分钟。该流水线整合了Strands Agents SDK和Amazon Bedrock AgentCore托管服务。文章详细说明如何为自有智能体搭建此类评估流水线。技巧StrandsAgentCoreAmazon Bedrock推荐理由:AWS和Motorway分享的智能体评估流水线,错误率从1/8降到1/50,检测时间从小时级到分钟级,照着就能用。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Strands
01:54官方一手AWS Machine Learning Blog@Vijay Venkatesh精选Bluesight借助两项AWS合作和Amazon Bedrock AgentCore,将单一AI原型升级为涵盖六个医疗合规产品的统一智能体方案Prism。Prism Assistant for ControlCheck于2026年5月上线,已被20家医疗系统使用。更复杂的多产品智能体方案计划于2026年晚些时候推出。AI产品BluesightAmazon BedrockAgentCore1 个信源在谈事件专题推荐理由:Bluesight用Amazon Bedrock把六个医疗合规产品串成一个智能体,20家医院已用上,再复杂方案今年出。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Bluesight
01:06官方一手AWS Machine Learning Blog@Salman Ahmed精选这篇教程教你用Amazon Bedrock AgentCore构建一个无服务器图像编辑智能体,用户上传照片后用自然语言描述编辑请求,数秒内返回结果。整个方案包含认证、加密存储、三个图像编辑工具以及React前端,只需一条命令即可部署。基础设施用AWS CDK定义,无需自定义编排代码。技巧Amazon BedrockAgentCore无服务器推荐理由:跟着做就能搞出一个能理解自然语言指令的图像编辑器,部署还特别省心,一条命令搞定全套,试试看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Amazon Bedrock
00:53官方一手AWS Machine Learning Blog@Ryan Razkenari精选AWS博客介绍了AG-UI协议如何集成到Fullstack AgentCore解决方案模板(FAST)中,用于在Amazon Bedrock AgentCore上构建交互式代理前端。CopilotKit通过生成式UI、共享状态和人在回路交互扩展了该方案,所有组件均部署在Amazon Bedrock AgentCore上。该教程提供了具体步骤和代码示例,帮助开发者快速搭建具备动态UI的AI代理。技巧AG-UIAmazon BedrockAgentCore1 个信源在谈事件专题推荐理由:AWS和CopilotKit联合出了个新方案,教你用AG-UI协议在Bedrock AgentCore上快速搭出带生成式UI的AI代理前端,还有人在回路功能,很实用。原文稍后读已读值得跟进有用关注 AG-UI
01:33官方一手AWS Machine Learning Blog@Joshua Lacy精选本文介绍如何使用Amazon Bedrock AgentCore的内置可观测性功能调试生产环境中的智能体故障。文章涵盖常见的故障模式,如无限循环和工具调用失败。通过追踪和指标分析智能体行为,并提供结构化工作流来解决问题。本文是两部分系列的第一部分,第二部分将讨论性能优化和内存管理。技巧Amazon BedrockAgentCore可观测性推荐理由:AWS博客教你用Bedrock AgentCore内置观察功能排查生产智能体故障,比如无限循环和工具调用失败,省去自己搭建监控的麻烦。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Amazon Bedrock
00:09官方一手AWS Machine Learning Blog@Ashley Chen精选73°本文介绍了使用Amazon Bedrock AgentCore实现生产级多租户系统的池模型模式。通过医疗AI代理示例,展示了为多个诊所和医院构建共享基础设施但隔离租户的架构。该方法可降低运营成本,同时保证每个租户的数据隔离与安全。读者将掌握具体实现步骤与最佳实践。技巧Amazon BedrockAgentCore多租户推荐理由:AWS这篇博文手把手教你用Bedrock AgentCore做多租户,共享底层资源又能隔离租户数据,适合医疗等SaaS场景,比自己折腾省心多了。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Amazon Bedrock
07:23Browser Use@browser_useBrowser Harness 云版(beta)正式上线,基于 Browsercode、AWS AgentCore 和自定义控制平面构建。用户可在 UI 中直接试用,或评论 API V4 获取早期 API 访问权限。团队邀请用户尝试并报告问题,以便修复。AI产品browser_useBrowser HarnessAWS推荐理由:browser_use 发布了云端版 Browser Harness,基于 AWS 架构,现在就能试,快去搞崩它提反馈。原文稍后读已读值得跟进有用关注 browser_use
01:49官方一手AWS Machine Learning Blog@Kosti Vasilakakis精选Amazon Bedrock AgentCore harness现已正式可用,仅需CreateHarness和InvokeHarness两个API调用即可在数秒内启动一个智能体。该智能体运行在隔离环境(含文件系统和shell)中,可安全读写文件、运行命令和编写代码。它支持跨会话记忆用户和对话,接入AWS策展的技能目录,通过网关或MCP调用工具,并能在不丢失上下文的情况下中途切换模型提供商。每个步骤实时流式传输并自动追踪到Amazon CloudWatch,无需编写编排代码或构建容器。AI产品Amazon BedrockAgentCoreAWS1 个信源在谈事件专题推荐理由:AWS又出新东西了,AgentCore harness让你只用两个API,几秒就能跑起一个能读文件、写代码、浏览网页、换模型的智能体,还自带追踪和托管环境,省心得很。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Amazon Bedrock
23:47官方一手AWS Machine Learning Blog@Madhu Parthasarathy精选71°Amazon Bedrock AgentCore新增多项能力,支持连接组织、网页和付费知识源,扩展智能体的知识范围。新工具帮助团队在生产环境中定位和修复问题,并实施随智能体能力提升自动扩展的控制机制。这些功能使开发者能更快构建更强大的智能体,并以规模化方式治理和持续改进。AI产品Amazon BedrockAgentCore智能体1 个信源在谈事件专题推荐理由:AWS刚更新了Bedrock AgentCore,现在能连更多知识源,还加了监控和自动控制,做智能体更省心了。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Amazon Bedrock