Category: Artificial Intelligence

KiroCLI凭借Agentic精确度，先进的模型能力和企业级应用案例等优势，成为了许多企业用户的首选AIOps工具。但企业员工在使用Kiro CLI的过程中，如何实现统一的管理，确保工具的使用安全与合规等，是摆在Ops团队面前的重要问题。同时，Kiro CLI本地运行还存在凭证管理复杂，权限控制复杂，企业网络出站访问配置等繁琐配置。Webaccess KiroCLI Platform提供了一种基于Web终端的TTY共享访问架构，基于Gotty+FastAPI+Vue的技术框架，实现TTY的浏览器转换，采用AWS IAM Identity Center实现SSO零凭证分发，并叠加合规日志，设备指纹，黑白名单等一系列的安全功能，让开发者和运维人员无需本地安装，即可通过浏览器使用完整的Kiro CLI能力。本文将详细介绍在北京/宁夏区部署Webaccess KiroCLI Platform的完整流程，包括环境准备、自动化部署、安全配置和生产优化。

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。

2026 年 What’s Next with AWS、Amazon Quick、OpenAI 合作伙伴关系等

今天在 What’s Next with AWS 上，AWS 首席执行官 Matt Garman、Amazon […]

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。

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。

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

Anthropic 和 Meta 的合作伙伴关系、AWS Lambda S3 Files、Amazon Bedrock AgentCore CLI 等

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。

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