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今天在纽约市 AWS Summit 上，AWS 代理式人工智能副总裁 Swami Sivasubramanian 发表了当天的主题演讲。

今日，我们正式推出 Amazon Bedrock Managed Knowledge Base，这套拥有全新功能的产品可让开发人员在数分钟内，依托企业自己的专有数据搭建企业级生成式人工智能应用程序。构建代理式人工智能应用程序的组织需要安全、可靠且最新的企业级数据访问，以交付准确、快速且可信的结果。Managed Knowledge Base 简化构建、管理检索增强生成（RAG）管道的复杂流程，让开发人员可专注业务成果落地，无需投入精力管理基础设施。

今日，我们正式宣布 Amazon Bedrock AgentCore Web 搜索功能全面可用。这是一款完全托管的工具，使代理能够在客户安全的 AWS 环境中零数据输出的情况下，根据当前引用的 Web 知识进行响应。

今日，我们正式推出 AWS Transform 持续现代化（预览版），这是 AWS Transform 的全新功能，可大规模、自动化、持续开展技术债务分析和修复工作。AWS Transform 现已助力企业完成数据中心迁出、大型机与 Windows 应用程序现代化改造，同时处理各类标准化软件维护工作：升级 Java 版本、替换已废弃框架、在 AWS Lambda 运行时生命周期结束前完成更新。此次全新体验在此基础上进一步扩展。客户可全面查看数千个存储库的代码库现状、按优先级排序的调查发现，以及用于完成修复的拉取请求。

自预览版本发布以来，我们已推出按需渗透测试和完整存储库代码审核的预览版，可对整个代码库执行深入、具备上下文感知的安全分析。如今，我们基于客户反馈推出更多功能：代码审核更新（预览版）、威胁建模（预览版），Kiro 能力包、Claude Code 插件和 MCP 集成

今天，我们宣布为 Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）推出一项名为“注释”的全新元数据功能，该功能让您可以直接为对象挂载海量、丰富的业务上下文。您最多可以为单个对象存储 1000 个命名注释，单条注释的大小上限为 1MB，单对象注释的总大小最高为 1GB，支持 JSON、XML、YAML、纯文本等多种灵活格式。您可以随时修改、删除注释，无需重写对象，从而轻松实时更新对象上下文。

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

本文将围绕规范驱动开发理念，在典型数仓场景下，利用Kiro AI IDE使用Redshift MCP 进行数据采样及血缘探索，自动生成Amazon Glue Data Quality规则及脚本，并且通过 Glue MCP 部署质量任务，生成质量报告，旨在帮助数据工程团队快速落地质量管理。

今天，我们宣布在 Amazon SageMaker HyperPod 中推出两项全新的 AI 模型训练功能：无检查点训练 和 弹性训练。前者通过启用点对点状态恢复，减少了对传统基于检查点的恢复方式的依赖；后者则使 AI 工作负载能够基于资源可用性自动扩展。

今天，我很高兴宣布，Amazon SageMaker AI 针对 Amazon Nova、DeepSeek、GPT-OSS、Llama、Qwen 等热门 AI 模型，推出了全新的无服务器模型定制功能。这项新的定制能力提供了易于使用的界面，支持强化学习等最新的微调技术，使您能够将 AI 模型定制流程从数月缩短至数天。