亚马逊AWS官方博客

Category: Artificial Intelligence

用 Strands Agents SDK 构建确定性数据分析:语义层 + VQR 在 Amazon Bedrock 上的实践

企业数据分析中,LLM 直接生成 SQL 面临不可复现、不可审计、不可收敛三大挑战。本文提出基于 Strands Agents SDK 和 Amazon Bedrock 的三层确定性架构:语义层将业务术语映射为标准 SQL 片段(毫秒),VQR 知识库通过反馈飞轮缓存验证查询(零 LLM 调用),Agent 层处理长尾问题。明显降低高频查询响应。

(上篇)基于 AWS Bedrock AgentCore 构建企业级航空客服智能体 —— 基于AIDLC方法从需求分析到生产部署的完整实践

本文以航空客服高重复咨询、策略控制复杂、服务一致性差等痛点为切入点,结合AIDLC 方法论,完整呈现基于 AWS Bedrock AgentCore 搭建可生产部署航空客服智能体的实践方案,解决 AI Agent 在企业级场景的上下文管理、策略执行、工具集成等技术难题。

Multi-Agent 架构在零售供应链运营中的实践:贯穿数据、洞察与行动

供应链是零售企业最核心的竞争壁垒之一,而决策效率的瓶颈往往不在数据基础设施,而在从数据到洞察、从洞察到行动之间的链路。本文探讨如何通过 Agentic AI 系统性地打通这条链路——利用 Multi-Agent 架构、让供应链数据自动被查询、被理解、被转化为行动,实现从 data-informed 到 data-driven 的跨越。文章包含架构设计、关键技术选型,以及一个完整的渠道履约分析场景演示。

JoyCastle 素材资产智能化之路:基于 Amazon Nova Multimodal Embeddings 的广告素材管理实践

随着业务的全球化扩展,JoyCastle 面临一个共性挑战:如何高效管理和检索海量广告素材,让创意团队从重复劳动中解放出来,聚焦于真正的创意产出。 在与亚马逊云科技游戏行业解决方案团队的深度合作中,JoyCastle 基于 Amazon Nova Multimodal Embeddings 构建了智能化的素材资产管理系统,实现了从传统人工标签到 AI 语义搜索的跨越。