在 Amazon Bedrock 中推出 Claude Sonnet 4.5：Anthropic 最智能的模型，非常适合编码和复杂的代理

今天，我们非常高兴地宣布，由 Anthropic 提供支持的 Claude Sonnet 4.5 现已在 Amazon Bedrock 中推出。Claude Sonnet 4.5 是一项完全托管式服务，可提供多种由领先的人工智能公司开发的高性能基础模型。这一新模型是基于 Claude 4 而构建的，目的是在编码和复杂的代理式应用程序中实现先进的性能。

Claude Sonnet 4.5 展示了代理功能的进步，并增强了工具处理、内存管理和上下文处理等方面的性能。这款模型展示了代码生成和分析方面的显著改进，从确定最佳的改进到在重构决策中做出更可靠的判断，无所不包。它特别擅长执行自主性的长期编码任务，在这些任务中，它能够有效地规划和执行需要花费若干小时甚至几天时间的复杂软件项目，同时在整个开发周期中保持稳定的性能和可靠性。

通过在 Amazon Bedrock 中使用 Claude Sonnet 4.5，开发人员可以访问一项完全托管式服务，这项服务不仅为基础模型提供了统一的 API，还可以确保他们能够利用企业级安全和优化工具来完全掌控自己的数据。

Claude Sonnet 4.5 还与 Amazon Bedrock AgentCore 无缝集成，这样，开发人员就可以充分利用这款模型的各项功能来构建复杂的代理。AgentCore 的专用基础设施对这款模型在工具处理、内存管理和上下文理解等方面的增强能力进行了补充。开发人员可以利用完整的会话隔离、8 小时的长期支持以及全面的可观察性特征，在从自主安全运营到复杂企业工作流的各个方面，部署和监控生产就绪型代理。

业务应用程序和使用案例
除了技术功能以外，Sonnet 4.5 还通过稳定的性能和先进的问题解决能力提供了实实在在的商业价值。这款模型擅长制作和编辑业务文档，同时还能在复杂的工作流中保持可靠的性能。

这款模型在几个关键行业展示了强大的实力：

• 网络安全 – Claude Sonnet 4.5 可用于部署代理，这些代理会在漏洞被利用之前自主修补漏洞，这样就从被动检测转变成主动防御。
• 财务 – Sonnet 4.5 能够处理从入门级财务分析到高级预测性分析的各项事宜，从而帮助将人工审计准备工作转变成智能风险管理。
• 研究 – Sonnet 4.5 可以更好地处理工具、分析上下文和提供现成的办公文件，从而帮助将专家分析转化成最终的可交付成果和切实可行的洞察。

Amazon Bedrock API 中的 Sonnet 4.5 功能
下面是 Amazon Bedrock API 中的 Sonnet 4.5 的一些亮点：

智能上下文窗口管理 – 当人工智能模型达到它们的最大容量时，新的 API 将引入智能处理。现在，Claude Sonnet 4.5 在对话时间过长时不会返回错误，而是生成不超过可用限制的响应，并明确指出停止的原因。这样就消除了令人沮丧的中断，并允许用户将可用的上下文窗口最大化。

清理工具使用情况以便提高效率 – Claude Sonnet 4.5 支持在长时间对话期间自动清理工具交互历史记录。当对话涉及多个工具调用时，系统可以自动移除早期的工具结果，同时保留近期的工具结果。这样可以让对话保持高效率，并防止无谓地消耗词元，从而在保持对话质量的同时降低成本。

跨对话存储 – 借助新推出的存储功能，Sonnet 4.5 可以使用本地存储文件，在不同的对话之间记住某些信息。用户可以明确要求这款模特记住偏好、上下文或重要信息，并在单个聊天会话结束之后仍然保留这些内容。这样可以创建更具个性化和上下文感知能力的交互，同时确保本地文件内的信息安全。

借助这些用于管理上下文的新功能，开发人员可以构建人工智能代理，这些代理能够以更强大的智能来处理长期任务，而不会达到上下文限制或者经常丢失关键信息。

入门
要开始使用 Claude Sonnet 4.5，您可以使用正确的模型 ID，通过 Amazon Bedrock 来访问 Claude Sonnet 4.5。一种好办法是使用 Amazon Bedrock Converse API 编写一次代码，然后在不同的模型之间进行无缝切换，这样就可以更轻松地试用 Sonnet 4.5 或者 Amazon Bedrock 中提供的任何其他模型。

让我们通过一个简单的示例来了解一下实际操作。我要使用 Amazon Bedrock Converse API 向 Sonnet 4.5 发送一个提示。首先，我要导入我打算使用的模块。对于这个简短的示例，我只需使用适用于 Python 的 AWS SDK（Boto3），以便能够创建一个 BedrockRuntimeClient。我还要导入 Rich 软件包，以便稍后适当设置输出的格式。

我要按照最佳实践创建一个 boto3 会话，并从中创建一个 Amazon Bedrock 客户端，而不是直接创建一个 Amazon Bedrock 客户端。与依赖默认会话相比，这样可以明确地控制配置、提高线程安全性，并使您的代码更具可预测性和可测试性。

我要向这款模型输入一些复杂的内容，而不是询问一个简单的问题来展示 Sonnet 4.5 的强大功能。因此，我要向这款模型提供一个使用 Java 编写并具有单一数据库的虚构传统整体式应用程序的当前状态，并要求提供一项数字化转型计划，其中包括迁移策略、风险评估、预计的时间表和关键里程碑以及具体的 AWS 服务建议。

这个提示很长，因此我要将它放在本地的一个文本文件中，然后将它加载到代码中。随后，我要设置 Amazon Bedrock Converse 有效载荷，将角色设置为“用户”，以表明这是应用程序用户发出的消息，并将这个提示添加到内容中。

我们要在这里施展魔法了！ 我们将它们放在一起，并使用它的模型 ID 来调用 Claude Sonnet 4.5。好吧，其实没有那么神奇。您只能通过推理配置文件来访问 Sonnet 4.5。这样就定义了哪些 AWS 区域将会处理您的模型请求并帮助管理吞吐量和性能。

对于这一演示，我要使用系统定义的 Amazon Bedrock 跨区域推理配置文件之一，它会自动在多个区域之间路由请求，以便实现最佳性能。

现在，我只需打印到屏幕，就可以查看结果。在屏幕上，我要使用刚刚导入的 Rich 软件包，这样，我们的输出就可能具有适当的格式，因为我预计它会得到一个很长的响应。我还要将输出保存到一个文件中，以便能够方便地与我的团队进行共享。

好了，我们来查看一下结果！ 不出所料，Sonnet 4.5 按照我的要求完成了操作，为我的数字化转型计划提供了全面且深入的指导，这样我就可以开始将它付诸实施了。这项计划包含执行提要、分阶段进行并附带估计时间的分步迁移策略，甚至还包含一些代码示例，用于为开发过程奠定基础并开始将内容分解成微服务。这项计划还提供了用于引入技术的业务案例，并为每个场景推荐了正确的 AWS 服务。下面是这份报告的一些亮点。

Claude Sonnet 4.5 能够保持一致性，同时还提供了一些创造性的解决方案，这样，当希望利用人工智能来完成复杂的问题解决任务和开发任务时，企业就会将它视为理想的选择。它在遵循指示和有效地使用工具方面提供了增强的功能，可以转化成多种业务环境中更加可靠、更具创新性的解决方案。

注意事项
Claude Sonnet 4.5 代表了代理功能的重大进步，在必须提供一致的性能和创造性的问题解决能力的那些领域中尤其能够大显身手。Claude Sonnet 4.5 在工具处理、内存管理和上下文处理方面提供了增强的功能，因此，它在财务、研究和网络安全等关键行业中特别有用。无论是处理复杂的开发生命周期、执行长期任务还是处理业务关键型工作流，Claude Sonnet 4.5 都能利用卓越的技术来提供实实在在的商业价值。

Claude Sonnet 4.5 现已推出。有关本产品发布情况的详细信息，请访问此文档。

要了解有关 Amazon Bedrock 的更多信息，请浏览我们自定进度的 Amazon Bedrock 讲习会，并了解如何在您的应用程序中使用可用的模型及其功能。

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