亚马逊AWS官方博客
Category: Artificial Intelligence
实现工作流程现代化：Amazon WorkSpaces 现已为人工智能代理提供专属桌面（预览版）
今天，我们宣布：Amazon WorkSpaces 现在支持人工智能代理在不进行应用程序现代化改造的情况下安全操作桌面应用程序。数百万员工使用和信赖的托管虚拟桌面如今同样可为人工智能代理提供服务，从而将 WorkSpaces 转变为提升企业生产力的基础设施，而不仅仅是交付产品。由于代理在现有的 WorkSpaces 环境内运行，因此无需开发 API、无需规划应用程序迁移，也无需管理新的基础设施。
AWS 一周综述：2026 年 What’s Next with AWS、Amazon Quick、OpenAI 合作伙伴关系等（2026 年 5 月 4 日）
2026 年 What’s Next with AWS、Amazon Quick、OpenAI 合作伙伴关系等
2026 年 What’s Next with AWS 的重要公告
今天在 What’s Next with AWS 上，AWS 首席执行官 Matt Garman、Amazon […]
从应用到 Agent：开发范式正在发生什么变化？
AI Agent 正在将软件从执行预定义逻辑的应用，转变为基于目标进行动态决策与行动的系统。这一变化为开发者带来更强能力的同时，也引入了新的工程挑战。 本文从开发者视角出发，解析 Agent 与传统应用在执行模型与系统结构上的差异，并结合云原生实践，探讨在生产环境中构建可扩展、可控的 Agent 系统时需要关注的关键问题，包括隔离、状态管理与成本控制。
通过 Amazon Bedrock 运行 Claude Cowork 配置实践
我们希望用一个详细的案例来解读亚马逊云科技的 CUR（Cost and Usage Report，成本及用量报告）报告，并且分享一些 CUR 可视化的思路。
取之有度，用之有节-从Harness视角破解Agent应用Token爆炸难题
Data for AI系列blog第一篇，以爆火的OpenClaw为例，解析Token爆炸根因，深入研究OpenClaw记忆和Skill管理机制的实现，给出AI Agent如何通过优化可观测性，记忆和Skill管理从而减少Token浪费的方法论，最终实现降本增效的目的
AWS 一周综述：Anthropic 和 Meta 的合作伙伴关系、AWS Lambda S3 Files、Amazon Bedrock AgentCore CLI 等（2026 年 4 月 27 日）
Anthropic 和 Meta 的合作伙伴关系、AWS Lambda S3 Files、Amazon Bedrock AgentCore CLI 等
基于 AWS DevOps Agent 构建 AI 驱动的运维分析系统
随着企业在 AWS 上的工作负载日益复杂——EC2 集群、RDS 数据库、ECS/EKS 容器、Lambda 函数、网络与负载均衡等多种服务交织运行——运维团队面临严峻挑战。AWS DevOps Agent 正是为解决这些运维痛点而生。它是一个 AI 驱动的自主运维代理，能够自动接收来自任何 AWS 服务的告警、跨服务关联数据（CloudWatch 指标、CloudTrail 事件、AWS Config 变更、VPC 网络日志等）、执行深度根因分析，并生成结构化的调查报告——整个过程无需人工干预。
用 Kiro CLI 自动搭建 FluentBit 日志采集方案：两种 EKS 埋点数据落地 S3 Parquet 的实战对比
本文将展示如何使用 Kiro CLI（AWS 推出的 AI 驱动命令行助手）配合 Amazon EKS MCP Server，通过自然语言对话，自动完成两种 FluentBit 日志采集方案的规划、搭建和验证。你将看到： • 两种方案的架构差异和适用场景 • Kiro CLI 如何一步步驱动整个搭建过程 • 搭建复杂度和运行成本的量化对比 • AI 辅助运维带来的效率提升
AI 驱动的跨云网络搭建：用 Claude Code 和 Kiro CLI 实现 AWS-腾讯云 IPSec VPN 双隧道互联
本文介绍了如何利用 Claude Code（负责腾讯云侧）和 Kiro CLI（负责 AWS 侧）两个 AI 工具协作，在几小时内完成 AWS 与腾讯云之间 IPsec VPN 双隧道互联的搭建，并迭代了三种架构方案（SPD 策略路由 → VPC 目的路由 → CCN 云联网目的路由），展示了 AI 工具在跨云网络配置中加速知识翻译、参数生成和问题定位的实际价值。