亚马逊AWS官方博客
Category: Artificial Intelligence
AWS 每周综述:一键 Lambda 设置提示、Bedrock 上的 OpenAI GPT-5.6 模型等(2026 年 7 月 20 日)
一键 Lambda 设置提示、Bedrock 上的 OpenAI GPT-5.6 模型等
Amazon Quick Chat Agent 网页嵌入集成实践指南
如何让 Amazon Quick 的 Chat Agent 不止停留在控制台,而是嵌入自有业务页面、与页面操作联动?本文系统介绍一键式嵌入与 SDK ▎ 嵌入两种方式的原理、安全模型、实现步骤与选型,并附实践避坑指南。
AWS DevOps Agent 实战:如何使用生成式 AI 加速故障演练
本文将通过示例介绍,如何借助 Kiro 与 AWS DevOps Agent,把原本高度依赖人力的演练,转变为低成本、可复现、并能在每次演练中自动产出调查结论的流程。读完本文,您将了解如何为每一类故障切换信号设计可靠的检测、如何运行基础演练并设计其他演练流程,以及如何把 DevOps Agent 集成到您的 on-call 流程。
星合互娱借助 AWS DevOps Agent 构建多游戏智能运维体系
面对多游戏、多账号、小团队的运维压力,星合互娱在评估多种 AI 运维方案后,最终选择了 AWS DevOps Agent。核心考量在于:DevOps Agent 并非独立于现有体系之外的另一套工具,而是能够直接融入星合互娱已有的监控、代码和云账号体系,让 AI 在现有数据上发挥价值,而非要求团队重新建设数据管道。
让 Agent拥有「跨终端长期记忆」——基于 Amazon Bedrock AgentCore Memory 的实践
无状态是 LLM 的天性,但「记不住」不该成为 Agent 的宿命。本文通过 HOOK+MCP Server 的方式,来使用 Amazon Bedrock AgentCore Memory,实现跨项目、跨终端、跨人员的团队记忆共享。记忆于是变成了一个独立的、可治理的服务层,不再跟着人、设备或某一个客户端走。本文也进一步分享了使用Amazon Bedrock AgentCore Memory的一些实操经验与技巧。
从 Spec 到 Ship:用 BMad 把 AIDLC 跑成可复制的工程流程
本文介绍利用 AIDLC 方法论与 BMAD 框架,在 AWS Serverless 上构建端到端 AI 驱动开发流程。通过引入“定义约束、人工评审(Review Gate)、TDD 验证”机制,实现 AI 并行产出与业务、架构及测试的跨阶段一致性,将 AIDLC 转化为可复制的工程流。
AWS 一周综述:AWS 构建者中心上线一周年、Security Hub 网络扫描功能、适用于 AWS 的 Loom 等(2026 年 7 月 13 日)
AWS 构建者中心上线一周年、Security Hub 网络扫描功能、适用于 AWS 的 Loom 等
OpenAI GPT-5.6 Sol、Terra 和 Luna 现已在 Amazon Bedrock 上正式推出
今天,OpenAI 的 GPT-5.6 Sol、Terra 和 Luna 在 Amazon Bedrock 上正式推出,将 OpenAI 迄今最智能的模型系列引入 Amazon Bedrock 专为高性能、安全性和可靠性而打造的下一代推理引擎。GPT-5.6 为智能与效率树立了新标准,让您能在更短时间内以更高的每 Token 智能水平解决更复杂的问题。定价与 OpenAI 官方价格一致,用量计入您现有的 AWS 承诺用量。
用 LLM + 语义聚类,把海量用户评论提炼成四级 VOC 标签体系
本文讲清楚一套把非结构化用户评论提炼成层级标签体系的 pipeline 是怎么设计的, 并在每个设计点交代对应的可调参数:它控制什么、往哪个方向调、对输出有何影响。 示例数据用公开的中文电商评论数据集(online_shopping_10_cats 手机类,2323 条),不涉及任何客户的私有数据。
基于AgentCore harness构建高效、稳定的行程分配与优化多智能体系统
本文以大型头部旅行社中“大规模集体出行任务”为案例,针对其现实场景中需求复杂、人员众多、涉及的资源量大的特点,结合“LLM的语义理解能力”与“运筹学求解器的确定性”,开发出了一套高效、稳定、可人工审核、可循环迭代的行程分配与优化Multi-Agent系统,在实际应用中取得了较为满意的效果。
