亚马逊AWS官方博客
认识我们最新的 AWS 大侠 – 2026 年 5 月
我们很高兴欢迎四位杰出的社区领袖成为我们最新的 AWS 大侠。这些人体现了协作和知识共享精神,使 AWS 社区蓬勃发展。从构建人工智能驱动的工具来帮助其他构建者浏览 AWS re:Invent,到领导拉丁美洲一些最大的 AWS 社区,再到通过博客和活动分享深厚的云架构专业知识。他们致力于通过教育、指导和社区组织提升他人,这激发了世界各地的构建者的灵感。
认识 AWS 客户事件响应团队(AWS CIRT)
本文介绍 AWS 客户事件响应团队(AWS CIRT)的服务范围、在 AWS 责任共担模型中的定位、提供的开源安全工具,以及客户如何通过 AWS Support 工单获得专业的安全事件响应支持。
基于 Strands Agents 构建亚马逊云科技云成本分析与优化 AI 助手
本文介绍如何基于 Strands Agents SDK 和 AWS 官方 MCP 工具,构建一个支持自然语言交互的云成本分析 AI 助手,实现费用查询、图表可视化和优化建议的端到端体验,并适配亚马逊云科技中国区部署。
基于 Amazon IoT Core 与 Kiro 构建可迁移的工业 IoT 数据管道
本文介绍了我们如何平滑地进行智慧工厂项目IoT系统的迁移,记录了我们如何把”手动步骤指南”演化成幂等的 boto3 编排脚本,再进一步用 Kiro 把它包装成一个 AI Agent 能直接调用的工作流。
OpenClaw + Amazon Bedrock + Amazon EKS联动实践:打印机包装质检助手实战
随着打印机出厂包装质检工作量的增长,产线质检员每天需要目视比对大量包装图片,判断泡沫托盘中每个槽位的配件是否齐全。传统方式准确率和效率难以保障。希望借助 AI Agent 将领域专家的判断规则固化下来,同时保持快速迭代能力。
滴滴国际化客服质检智能化之路:基于 Amazon Bedrock 的多语种多业务线质检实践
滴滴国际化事业部客户体验部门与 AWS 合作,基于 Amazon Bedrock 构建了一套覆盖西班牙语和葡萄牙语、横跨出行、外卖、金融三大业务线的智能客服质检系统,将客服质检能力从依赖第三方的黑盒方案迁移为透明可控的自研 AI 架构。系统包含三条核心管线——意图验证、合规评估和 VOC 聚合分析:进线原因验证准确率从 38% 大幅提升至 86%,合规评分准确率达 90% 以上,VOC 聚合分析则将原本耗费数小时的人工汇总工作缩短至数分钟完成。
使用 Kiro 和 MCP 自动化大规模升级 RDS MySQL 8.0 至 RDS MySQL 8.4
本文介绍 RDS MySQL 升级助手,这是一款开源工具,可批量执行 Amazon RDS MySQL 8.0 到 RDS MySQL 8.4 主版本升级。它解决了大规模主版本升级中最棘手的两大难题:系统地修复数百个实例的预检查问题,以及验证升级后的应用程序行为。该工具提供了一个包含 19 项 SQL 预检查的引擎,并附带修复方案、自动化参数组和选项组迁移、蓝绿部署和原地升级编排(包含切换前安全检查)以及应用程序验证框架——所有作业都可以通过 shell 脚本或 Kiro IDE/CLI 的自然语言进行访问。
基于 Amazon ECS Fargate 自建 Keycloak 作为 AWS IAM Identity Center 外部 IdP,为 Kiro 提供企业级 SSO 登录
Kiro 是一款面向开发者的 AI 辅助编程工具,支持 Google、GitHub、AWS Builder ID、AWS IAM Identity Center(以下简称 IdC)多种登录方式。本文聚焦 IdC 这条路径——适合需要把 Kiro 纳入企业身份治理、按组织统一下发权限的团队。
AWS DevOps Agent 接入 AWS 中国区(一):Partition 隔离与 MCP 单账号桥接
AWS DevOps Agent 是 AWS 全球区(aws partition)的服务,原生不支持调用 AWS 中国区(aws-cn partition)的资源。如果希望该 Agent 帮助管理 AWS 中国区账号,需要自建一座桥。本文(系列第一篇)说明为什么要建、整体架构与关键设计、以及单账号场景的端到端部署流程。多账号扩展、跨云与运维的内容请参见本系列第二篇。
在 Amazon Bedrock 上为 Claude 应用设计稳健的 Prompt Cache 策略
本文介绍如何在 Amazon Bedrock 上为 Claude 应用设计 Prompt Cache。