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亚马逊云开发者
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1天前
利用 Amazon Bedrock 构建智能报告生成 Agent
本文介绍通过Amazon Bedrock构建报告生成Agent，用在ESG报告生成场景。
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亚马逊云开发者
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3天前
深度探索：EKS MCP Server 与 Amazon Q Developer CLI 集成实践
运维的复杂性和知识门槛仍然是许多团队面临的巨大挑战。然而，亚马逊云科技最新推出的AI驱动运维工具彻底改变了这一现状。在这篇文章中，我将分享如何利用这些革命性技术让Kubernetes管理变得像日常对话一样自然。
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亚马逊云开发者
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5天前
Serverless is all you need: 在亚马逊云科技上一键部署大模型API聚合管理平台OneHub
针对大量终端客户做 API 分发的场景, 开源项目[One Hub]较为实用, 此项目以one-api为基础，本文主要探讨如何在亚马逊云科技上快速部署此项目且轻松实现弹性和高可用.
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亚马逊云开发者
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6天前
新一代SageMaker+Databricks统一目录：机器学习与数据分析工作流打通方案
在数据驱动决策的时代，企业正面临着两大核心挑战：如何打破数据孤岛实现跨平台协作，如何在复杂技术栈中保持治理一致性，Databricks作为领先的数据分析和机器学习平台，已经帮助众多企业实现了大规模数据处理和分析。
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亚马逊云开发者
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9天前
Amazon Q Developer 结合 MCP 实现智能邮件和日程管理
本文介绍如何利用Amazon Q Developer结合ModelContextProtocol(MCP)技术实现Outlook邮件和日程的智能化管理。
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亚马逊云开发者
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11-27
Amazon Bedrock助力飞书深诺电商广告分类
飞书深诺是中国领先的出海数字营销企业，专注为中国企业提供一站式海外数字营销解决方案多年来为公司多部门提供支撑服务。电商广告行业分类作为数据基础能力建设的一部分，在行业benchmark、账户/站点/签约主体的行业判断等场景中起到关键作用。
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亚马逊云开发者
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11-25
通过Amazon Q CLI 集成DynamoDB MCP 实现游戏场景智能数据建模
Amazon DynamoDB 是一项完全托管的 NoSQL 数据库服务，提供快速、可预测且可扩展的性能。作为一种无服务器数据库，DynamoDB 让开发者无需担心服务器管理、硬件配置或容量规划等基础设施问题，可以专注于应用程序开发。
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亚马逊云开发者
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11-24
Amazon OpenSearch 助力高效 RAG 系统落地
随着生成式 AI 的快速发展，检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）已成为构建高质量 AI 应用的关键技术。RAG 通过将大型语言模型（LLM）与外部知识库相结合，有效解决了 LLM 的幻觉问题，提高了回
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亚马逊云开发者
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11-21
相得益彰：Mem0 记忆框架与亚马逊云科技的企业级 AI 实践
人工智能正经历深刻变革。传统AI多为被动工具，而随着大型语言模型（LLM）和多智能体系统（MAS）的快速发展，AI Agent正向具有高度自主性的主动智能体（Agentic AI）演进。
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亚马逊云开发者
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11-20
基于 Strands Agents SDK 构建 AI Agent 运行时
AI Agent 作为当前发展最快的技术趋势之一, 不同于专注特定领域任务的传统 AI 应用, 能在更少人工干预的情况下, 管理和执行端到端的流程, 从单纯的工具进化为团队成员, 使企业生产力、效率和增长方面进入一个新的时代.
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亚马逊云开发者
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11-18
云原生游戏网关架构：EKS + APISIX + Graviton 构建高性能游戏服务网关
在现代游戏运营环境中，随着游戏服务器规模的不断扩大，传统的服务器代理方案面临着诸多挑战。本文将介绍如何使用 API Six 这一高性能网关来解决大规模游戏服务器代理的问题。
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亚马逊云开发者
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11-17
阿尔特携手 Amazon AgentCore ，打造懂你的AI，智能搜索成本降低34%
Monus AI是由南京阿尔特科技推出的一款专注于消费决策的AI搜索应用，在搜索垂类工具中表现领先。
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亚马逊云开发者
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11-14
Agentic AI基础设施实践经验系列（八）：Agent应用的隐私和安全
Agentic AI代表了自主系统的重大进步，在大型语言模型（LLM）和生成式人工智能（Generative AI）的支持下日益成熟。
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亚马逊云开发者
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11-13
Agentic AI基础设施实践经验系列（七）：可观测性在Agent应用的挑战与实践
我们正处在一个由 AI Agent 驱动的范式转换前夜。它们不再只是简单的文本生成器，而是能够理解复杂指令、自主规划多步任务，并调用各类 API 与数字世界交互的“数字工作者”。
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亚马逊云开发者
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11-11
Agentic AI基础设施实践经验系列（六）：Agent质量评估
Agent 评估是指对 Agent 在执行任务、决策制定和用户交互方面的性能进行评估和理解的过程。
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亚马逊云开发者
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11-10
Agentic AI基础设施实践经验系列（五）：Agent应用系统中的身份认证与授权管理
人工智能正经历深刻变革。传统AI多为被动工具，而随着大型语言模型（LLM）和多智能体系统（MAS）的快速发展，AI Agent正向具有高度自主性的主动智能体（Agentic AI）演进。
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亚马逊云开发者
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11-07
Agentic AI基础设施实践经验系列（四）：MCP服务器从本地到云端的部署演进
随着人工智能技术的快速发展，特别是大语言模型（LLM）的广泛应用，Agentic AI（智能体AI）正在成为下一个技术热点。
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亚马逊云开发者
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11-06
Agentic AI基础设施实践经验系列（三）：Agent记忆模块的最佳实践
本文探讨了大语言模型在记忆处理方面的局限性，分析了Agent应用中记忆模块的必要性及其核心功能。
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亚马逊云开发者
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11-04
Agentic AI基础设施实践经验系列（二）：专用沙盒环境的必要性与实践方案
围绕 Agent 沙盒环境展开全面分析，助力 Agent 应用安全高效部署。
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亚马逊云开发者
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11-03
Agentic AI基础设施实践经验系列（一）：Agent应用开发与落地实践思考
在过去的短短几年内，基础模型(FMs)已经从直接用于响应用户提示创建内容，发展到现在为AI Agent提供动力
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