8月19日
01:39
01:39官方一手AWS Machine Learning Blog@Chetan Makvana
精选
Amazon Quick embedded chat 可以为 Web 应用引入对话式 AI 界面。开发者能利用容器和 SDK 样式调整组件外观。教程演示了移除品牌标识及设置自定义智能体人设的步骤。完成配置后聊天窗口将匹配应用的品牌视觉与语音风格。
推荐理由:AWS 教你怎么改 Amazon Quick 的样式和人设,让它像你自家产品一样。
8月13日
23:54
23:54官方一手AWS Machine Learning Blog@Art Chan
Amazon Quick 现已直接集成到 Microsoft Word、Excel、PowerPoint 和 Outlook。用户可在这些办公应用中直接访问连接数据,进行智能体式文档编辑。无需切换应用即可分析数据、起草内容并调用企业知识。这些扩展面向使用 Microsoft 365 的企业团队。
推荐理由:AWS 把 Amazon Quick 塞进 Word 和 Excel,写文档查数据不用切换应用,Office 重度用户值得试试。
8月1日
04:02
04:02官方一手AWS Machine Learning Blog@Srikanth Baheti
Amazon Quick发布Agentic Catalog Experience,面向数据管理员的AI驱动工作流。该功能支持用自然语言发现上游目录资产。它可自动创建Dataset和Topic,并继承现有语义。当前预览版支持AWS Glue Data Catalog和Databricks Unity Catalog。
推荐理由:做数据治理的可以看看,用自然语言找数、自动建数据集和主题,不用手动配了。
7月31日
00:32
00:32官方一手AWS Machine Learning Blog@Sunita Koppar
精选
该指南介绍如何利用Amazon Quick为Amazon SageMaker AI端点搭建推理元监控系统。该系统作为治理层,持续追踪预测质量和数据质量,检测数据漂移,并集成延迟真实值。同时自动化生成性能仪表板,帮助运维团队快速定位问题。
推荐理由:想给SageMaker模型加监控层?这篇手把手教你用Amazon Quick做推理监控,自动抓数据漂移和性能报表。
7月21日
01:00
01:00官方一手AWS Machine Learning Blog@Raphael Bres
精选
Tradeshift部署了Amazon Quick的智能体AI能力,替换了传统BI工具。查询响应时间提升至原来的30倍,总拥有成本降低40%。嵌入式分析被转化为创收产品。该方案基于Amazon Quick的agentic AI实现。
推荐理由:Tradeshift用Amazon Quick的智能体AI替换了旧BI,查询快30倍,成本降40%,还能创收。具体数据说话。
7月18日
03:00
03:00官方一手AWS Machine Learning Blog@Spencer Martenson
Amazon Quick是AWS推出的一款新型AI智能体工具,旨在自动化销售流程中的关键任务,从识别高优先级潜在客户到推进交易、更新CRM系统。它覆盖整个销售周期,帮助销售团队节省时间,专注于高价值活动。该工具基于AWS云服务,可与企业现有系统集成。
推荐理由:AWS出了一个叫Amazon Quick的AI销售队友,能帮你自动找客户、跟单、更新CRM,省下大量手动操作时间。
7月8日
01:10
01:10官方一手AWS Machine Learning Blog@Sindhu Chandra
AWS Finance团队使用Amazon Quick的chat agents和Flows,将两个最耗时的流程实现自动化。通过配置Flows和聊天代理,团队简化了重复性任务,回收了数百小时的工作时间。该案例展示了Amazon Quick在财务场景中的实际应用效果。
推荐理由:AWS Finance分享了用Amazon Quick的chat agents和Flows自动化两个耗时工作流,省了几百小时,很实用。
6月19日
22:15
22:15官方一手AWS Machine Learning Blog@Ebbey Thomas
精选
本文演示如何通过Model Context Protocol (MCP)在Amazon Quick中启用Adobe Marketing Agent。配置集成后,使用Adobe凭证进行身份验证即可获取最新洞察。示例工作流可返回受众排名、忠诚度细分摘要、旅程使用情况和冲突建议。
推荐理由:AWS博客教你一步步把Adobe Marketing Agent接进Amazon Quick,用MCP协议直接拿受众排名和忠诚度数据,营销人员省事多了。
6月18日
04:38