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Amazon Bedrock

共 96 条相关 AI 资讯
8月22日
01:14
01:14
01:14官方一手AWS Machine Learning Blog@Talha Chattha
精选
Amazon Bedrock AgentCore Gateway提供了一种无需基础设施整合的方式来治理AI代理对企业工具的访问。文章介绍了四个成熟度模型（连接、控制、目录和强化），用于构建受治理的工具网关，仅在真正的治理痛点出现时才进行升级。
AI产品Amazon BedrockAI代理工具网关
推荐理由：Amazon Bedrock AgentCore Gateway让你可以更安全地管理AI代理对工具的访问，无需复杂的整合，简单易用。
原文
01:13
01:13官方一手AWS Machine Learning Blog@John Cherian
精选
Agentic数据操作平台（ADOP）基于Amazon Bedrock，利用专用AI智能体自动化青铜到白银再到黄金的数据管道生命周期，将新数据源接入时间从数周缩短至数小时，同时保持数据治理和合规控制。
AI产品Agentic数据操作平台Amazon Bedrock数据工程
推荐理由：Amazon Bedrock上的Agentic数据操作平台（ADOP）能大幅缩短数据工程时间，自动化数据管道，值得一试。
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8月21日
06:02
06:02官方一手AWS Machine Learning Blog@Melanie Li
Amazon Bedrock 现在在超过 25 个 AWS 区域提供 OpenAI GPT-5.6 模型（Sol、Terra 和 Luna）的跨区域推理功能。该功能通过 US 地理和全球推理配置文件来路由请求，以实现更高的吞吐量。用户可以通过 OpenAI 和 Converse API 调用这些模型。文档还介绍了如何配置 IAM、配额和监控。
AI产品OpenAIGPT-5.6Amazon Bedrock
事件专题
推荐理由：AWS 在 Bedrock 上为 OpenAI GPT-5.6 模型增加了跨区域推理，能提升全球请求的吞吐量，适合需要低延迟和高可用性的开发者。
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00:40
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
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。
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00:38
00:38官方一手AWS Machine Learning Blog@Sandesh Swamy
精选
Amazon Bedrock AgentCore 新增 Policy 功能，允许团队为 AI 智能体设置行为约束。该功能支持将自然语言编写的策略文档转换为正确的 Dogwood 策略。新功能包含时间限制等控制项，并提供了示例和最佳实践。
AI产品Amazon BedrockDogwood智能体
事件专题
推荐理由：AWS 在 Bedrock AgentCore 里加了个 Policy 功能，能把自然语言写的规则变成代码，还能加时间限制，帮你管好 AI 智能体别乱跑。
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8月20日
06:21
06:21官方一手AWS Machine Learning Blog@Gaurav Deshmukh
Amazon 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 Search
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
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06:20
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 Functions
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
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00:45
00:45官方账号xAI@xai
Grok 4.6版本在亚马逊Bedrock平台上线，该版本提升了多模态处理能力；相比前一代版本，它在推理速度上提高了15%；亚马逊Bedrock作为云服务平台，为开发者提供了更便捷的部署方式。
AI模型Grok 4.6Amazon BedrockGrok
事件专题
推荐理由：亚马逊发布了Grok 4.6版本，在Bedrock上能更快处理请求，比之前版本效率高不少呢。
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8月19日
03:17
03:17官方一手AWS Machine Learning Blog@Chethan Shriyan
Amazon 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 BedrockAgentCoreAWS
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
02:18
01:13
8月14日
00:21
8月13日
17:50
17:50官方一手AWS Machine Learning Blog@Abhi Shivaditya
精选
本文演示如何使用Amazon Athena和CUDOS仪表板分析Amazon Bedrock成本。通过配置CUR 2.0并关联IAM principal数据，可以按principal、项目、团队维度拆分Bedrock支出。文章提供了具体SQL查询示例和仪表板构建步骤，用于在组织内追踪AI成本。
技巧Amazon BedrockAmazon AthenaCUDOS
事件专题
推荐理由：AWS官方教程，教你用Athena和CUDOS把Bedrock花费按用户和团队分清楚，适合做云成本管理的人。
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8月12日
22:33
22:33官方一手AWS Machine Learning Blog@Patrick Duffy
精选
Solv Labs在Amazon Bedrock AgentCore payments上构建了受治理的智能体支付工作流。每笔交易在AWS Nitro Enclave中授权和证明，并基于风险定价，最终锚定到公共区块链。该系统为企业提供了在受监管环境中自主智能体支付的可验证、可审计的轨迹。该模式支持交易前授权、交易中证明和交易后审计，确保合规性。
AI产品Amazon BedrockSolv Labs智能体支付
事件专题
推荐理由：想搞AI自动付钱又怕出事？Solv Labs这套方案把每笔交易都上链、在Nitro Enclave里做证明，给企业留了完整审计轨迹，适合金融、医疗这类严监管场景。
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05:59
05:59官方一手OpenAI Blog（博客/媒体）
OpenAI 与 AWS 合作，将 Daybreak 网络安全模型引入 Amazon Bedrock。企业用户可通过 Bedrock 调用 Daybreak 能力，用于威胁检测、漏洞分析等安全流程。该集成旨在简化企业部署，提升安全运营效率。
AI产品DaybreakOpenAIAWS
事件专题
推荐理由：OpenAI 把 Daybreak 安全模型放上 AWS Bedrock 了，企业做安全分析可以直接调，不用自己搭环境。
原文
05:49
00:29
00:27
8月8日
00:38
8月7日
02:11
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
01:10
01:10官方一手AWS Machine Learning Blog@Claudio Mazzoni
精选
AWS发布新指南，教工程团队通过OpenTelemetry采集Codex编码代理的指标，并经本地Collector转发至Amazon CloudWatch。方案可按用户、团队和成本中心维度查看使用量与可靠性。文章包含配置步骤和架构示例，适用于已采用Codex并需要治理视图的团队。
技巧CodexAmazon BedrockOpenTelemetry
推荐理由：想看清团队里Codex用得多不多、稳不稳？这篇教程教你用OpenTelemetry把数据接到CloudWatch，按人、按团队拆开看。
原文
00:32
00:30
00:30
00:30官方一手AWS Machine Learning Blog@Zaid Barkat
精选
AWS 博客介绍了如何将 Claude Code 在 Amazon Bedrock 上的推理限制在单一 AWS 区域（伦敦）内，以满足受监管客户的数据驻留要求。方案有两种：使用应用推理配置文件或 Mantle 端点，并搭配 IAM 区域条件。文章还演示了如何通过 AWS CloudTrail 验证合规性。
技巧Claude CodeAmazon BedrockAWS
推荐理由：如果你的企业有数据必须留在某个 AWS 区域的要求，这篇教你用两种方法把 Claude Code 锁死在单区域，还能用 CloudTrail 查合规。
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8月6日
03:11
03:11官方一手AWS Machine Learning Blog@Eric Hanson
LendingTree基于Amazon Bedrock构建了生产级多智能体抵押贷款助手。系统由三个协同智能体组成，使用LangGraph和模型上下文协议（MCP）编排，搭载Amazon Nova模型并内置护栏，提供7x24小时个性化抵押贷款指导，满足金融服务业合规要求。
行业LendingTreeAmazon Bedrock智能体
推荐理由：LendingTree用Bedrock搞了个多智能体贷款助手，三个Agent协同，用LangGraph和Nova模型，还能7x24小时服务，金融合规也做好了。
原文
02:26
02:26官方一手AWS Machine Learning Blog@Sundar Raghavan
Amazon 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
8月5日
03:03
00:08
8月4日
01:42
01:42官方一手AWS Machine Learning Blog@Subhro Bose
Formula 1与AWS合作构建Data Accelerator，基于Amazon Bedrock AgentCore的agentic AI改造其MarTech数据平台。该方案将数据源接入时间从最长8周缩短到约40分钟，并实现schema演进的自动化。F1还获得了覆盖粉丝互动数据资产的全链路可观测性。
行业F1AWSAmazon Bedrock
推荐理由：F1和AWS搞了个Data Accelerator，用agentic AI把数据接入从几周干到40分钟，还自动处理表结构变化，搞数据的值得看看。
原文
00:47
00:47官方一手AWS Machine Learning Blog@Nafi Diallo
Amazon Bedrock 新增自动化推理策略优化功能。该引擎能诊断失败的测试，并为规则问题和语言问题提出形式逻辑修复方案。所有变更需人工批准后才生效。文章演示了两种优化模式的完整 API 和控制台工作流。
技巧Amazon BedrockAutomated ReasoningAWS
推荐理由：AWS 给 Bedrock 加了自动策略优化，能诊断测试失败并提议修复，你确认后才生效。文章带完整 API 和操作流程。
原文
7月31日
23:54
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
00:56
00:10
00:10官方一手AWS Machine Learning Blog@Jesse Manders
Amazon Bedrock Advanced Prompt Optimization 可同时优化最多5个模型的提示词，并对比原始与优化后的质量、延迟和成本。用户可在几分钟内完成模型迁移或当前提示优化，替代原本数周的手动工作。该功能支持主流基础模型，帮助开发者快速找到最优提示配置。
技巧Amazon BedrockAdvanced Prompt Optimization提示词工程
推荐理由：想换模型又怕提示词不兼容？Bedrock这个功能支持一次优化5个模型，几分钟就能看到质量、延迟和成本的对比，省时省力。
原文
00:09
00:09官方一手AWS Machine Learning Blog@Melanie Li
75°
OpenAI GPT-5.6 的 Sol、Terra 和 Luna 三个模型已在 Amazon Bedrock 上正式可用。新推出的显式提示缓存功能允许用户精确指定缓存哪些部分。缓存复用可降低推理成本。AWS 提供了上手指南和迁移现有 GPT 工作负载的步骤。
AI产品Amazon BedrockGPT-5.6OpenAI
事件专题
推荐理由：亚马逊Bedrock现在支持GPT-5.6，还能自己控制缓存哪些提示，省成本又灵活。
原文
7月30日
00:48
7月29日
23:56
23:56官方一手AWS Machine Learning Blog@Sudhanshu Hate
Amazon 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
03:33
03:33官方一手AWS Machine Learning Blog@Sean Eichenberger
MCP 2026-07-28规范是该协议发布以来最大的一次修订：协议改为无状态，引入受控扩展系统，并强化了授权机制。AWS在Amazon Bedrock的AgentCore Gateway上实现了对该规范的支持。用户只需调用一次UpdateGateway，即可启用新版MCP。该更新提升了安全性和扩展管理能力。
技巧MCPAmazon BedrockAgentCore Gateway
推荐理由：AWS发了篇教程，教你用一次UpdateGateway调用让AgentCore Gateway支持新版MCP。改成了无状态，更好管扩展和安全。
原文
01:34
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
7月28日
00:28
00:28官方一手AWS Machine Learning Blog@Wrick Talukdar
Guardoc Health 借助 Amazon Bedrock 上的 Amazon Nova 系列模型，实现长期护理临床文档的自动化处理。该系统从手写表单和扫描件中提取关键医疗信息，将处理时间从小时级缩短至分钟级。方案显著提升了护理记录的准确性与效率，减轻了医护人员文书负担。
AI产品GuardocAmazon NovaAmazon Bedrock
推荐理由：看看 Guardoc 怎么用 Amazon Nova 模型自动搞定手写医疗表单，把几小时的工作压缩到几分钟，挺实用的做法。
原文