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。技巧Amazon QuickAWS智能体推荐理由:AWS 教你怎么改 Amazon Quick 的样式和人设,让它像你自家产品一样。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Amazon Quick
23:54官方一手AWS Machine Learning Blog@Art ChanAmazon 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。AI产品Amazon QuickMicrosoft 365Word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。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Amazon Quick
04:02官方一手AWS Machine Learning Blog@Srikanth BahetiAmazon 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。AI产品Amazon QuickAWS GlueDatabricks 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。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Amazon Quick
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。技巧Amazon SageMaker AIAmazon Quick推理监控推荐理由: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。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Amazon SageMaker AI
01:25官方一手AWS Machine Learning Blog@Ebbey Thomas精选AWS与NVIDIA合作,展示如何通过Amazon Quick作为入口,结合NVIDIA NeMo Agent Toolkit构建供应链风险智能体工作流。该方案让业务用户从Quick仪表板和知识上下文出发,获得引导式缓解建议。示例中,智能体可分析供应商中断风险并推荐替代方案。整个过程无需复杂编码,直接利用NeMo Agent Toolkit的预构建智能体模板。技巧Amazon QuickNVIDIA NeMo Agent Toolkit智能体6 个信源在谈事件专题推荐理由:AWS和NVIDIA联手,帮你用Quick仪表板加上NeMo Agent Toolkit,快速搭一个能自动分析供应链风险的智能体,不用写代码。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Amazon Quick
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。行业TradeshiftAmazon Quick智能体AI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。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Tradeshift
03:00官方一手AWS Machine Learning Blog@Spencer MartensonAmazon 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。AI产品Amazon QuickAWS销售AI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。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Amazon Quick
01:56官方一手AWS Machine Learning Blog@Andrew Johnston本文介绍如何使用Amazon Quick on your desktop这一AI桌面与网页助手,为神经多样性专业人士弥补执行功能短板。作者分享了日常工作中依赖该工具完成任务规划、信息整理和注意力管理的具体场景。系统通过自然语言交互降低认知负荷,帮助用户更高效地处理复杂工作流。该案例展示了AI在个体化无障碍支持中的实际价值。技巧Amazon Quick神经多样性无障碍推荐理由:Amazon Quick帮你补上执行功能的坑,神经多样性人士用起来真香原文稍后读已读值得跟进有用关注 Amazon Quick
01:10官方一手AWS Machine Learning Blog@Sindhu ChandraAWS 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。技巧Amazon QuickAWS Finance聊天代理推荐理由: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。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Amazon Quick
02:26官方一手AWS Machine Learning Blog@Ying Wang精选本文教程演示如何将Snowflake语义视图与Amazon Quick集成,实现自然语言BI查询。通过加载S3中的电影评论数据到Snowflake,使用SQL定义语义视图,再通过Cortex Analyst进行自然语言查询。最后自动化生成Amazon Quick数据集和仪表板,使得BI团队能用自然语言访问受治理的数据层。整个过程可手动或通过脚本完成,确保响应反映一致业务逻辑。技巧SnowflakeAmazon QuickCortex Analyst推荐理由:这篇教程手把手教你搭一个能自然语言查数据的BI系统,从数据加载到仪表板生成全都有,还能用Cortex Analyst问问题。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Snowflake
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。技巧Adobe Marketing AgentAmazon QuickMCP/工具推荐理由: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。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Adobe Marketing Agent
04:38官方一手AWS Machine Learning Blog@Spencer MartensonAmazon Quick新增自主代理功能,可跨所有业务数据源持续自动分析。活动推送功能帮助用户优先处理重要工作。用户只需提出单个问题即可获取跨数据源的洞察。AI产品Amazon QuickAWS智能体推荐理由:Amazon Quick现在有了自主代理,能自动跨数据源找答案,帮你每天省下几小时分析时间。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Amazon Quick
23:16官方一手AWS Machine Learning Blog@Ebbey ThomasAWS 博客展示了如何结合 Amazon Quick 和 Cisco Webex MCP 服务器,构建一个自动化的会议准备与跟进助手。该助手能通过单一提示,自动查找即将召开的 Webex 会议、回顾历史会议摘要和转录、提取相关 Vidcast 亮点,并搜索未解决的后续事项,生成简洁的会前简报。会后,它还能总结讨论内容、识别行动项,并起草跟进消息发送到正确的 Webex 空间。这显著提升了会议效率,减少了手动整理信息的时间。AI产品MCP/工具会议助手Amazon Quick推荐理由:经常被会议淹没的团队终于有了自动化救星——这个助手能自动生成会前简报和会后跟进,做项目管理或频繁开会的开发者可以直接部署试试。原文稍后读已读值得跟进有用关注 MCP/工具