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亚马逊云开发者
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2天前
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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3天前
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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5天前
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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6天前
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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9天前
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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亚马逊云开发者
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10-31
使用智能代理在亚马逊云科技无服务器架构上进行源代码分析
摘要 随着软件开发规模的不断扩大和代码复杂性的增加，传统的代码分析方法已经无法满足现代开发团队的需求。本文探讨了如何利用生成式人工智能代理（GenAI Agent）结合亚马逊云科技无服务器架构来构建高效、可扩展的源代码分析平台。我们通过多个基于生成
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亚马逊云开发者
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10-30
基于Strands Agent框架的考题生成及Agent 效果评估
一、项目概述 1.1 项目背景与目标 在教育领域，考试（一年级-高三年级，数学/科学/英语/历史等多学科）作为评估学生学习成果的核心手段，其传统生成方式长期存在诸多痛点：时间成本高昂、质量稳定性不足、题型覆盖局限、迭代效率低下等问题。为解决这些问题
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亚马逊云开发者
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10-28
构建AI驱动的智能定价解决方案：新能源充电运营的数字化转型实践
随着全球电动汽车市场的快速发展，充电基础设施运营商面临着日益复杂的定价挑战。传统的静态定价模式已无法适应多变的市场环境、竞争格局和用户需求。本文将深入探讨如何构建Agentic AI驱动的智能报价系统，帮助充电运营商（CPO）实现动态定价优化，提升
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亚马逊云开发者
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10-27
基于Amazon Redshift MCP Server+Strands Agents SDK+Amazon Bedrock AgentCore Runtime实现Agentic Analytics
背景 在电商和游戏等数据密集型行业中，业务人员经常需要快速获取数据洞察及时应对运营策略的变化，例如转化率，下单率，付费玩家的等级分布变化等等问题。这些问题往往需要涉及复杂的SQL查询。传统方式主要依赖技术人员手动的查询语句，或者使用固定报表，整体灵活
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亚马逊云开发者
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10-24
基于Amazon Bedrock的TwelveLabs Marengo Embed 2.7多模态搜索系统
本文展示如何通过AI辅助开发，在零手工编码的情况下构建生产就绪的多模态搜索应用，完整体验Amazon Bedrock上TwelveLabs Marengo Embed 2.7模型的跨模态AI能力。 项目亮点 完整多模态体验系统 构建了一个端到端的多
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亚马逊云开发者
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10-23
利用 CloudWatch AIOps 实现智能化根因分析与故障排查
主题概述 在当今复杂的云环境中，运维团队面临着前所未有的挑战。随着微服务架构、容器化应用和无服务器计算的普及，系统组件之间的依赖关系变得越来越复杂，故障排查的难度也随之增加。当生产环境出现问题时，运维人员通常需要在海量的日志、指标和事件中寻找故障的
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亚马逊云开发者
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10-21
GenDev 智能开发：Amazon Q Developer CLI 赋能Amazon Code Family实现代码审核
背景 代码质量保障是现代软件工程中不可或缺的重要组成部分，而代码审核作为质量控制的核心手段，直接影响着软件产品的稳定性和可维护性。长期以来，企业普遍采用人工代码审核模式，主要由经验丰富的开发工程师对代码变更进行逐一检查和评估。但是人工审核不仅消耗大
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亚马逊云开发者
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10-20
Amazon Bedrock AgentCore Memory：亚马逊云科技的托管记忆解决方案
亚马逊云科技提供开箱即用的托管服务，通过AI Agent构建平台Bedrock AgentCore中的记忆模块帮助开发者更快捷地为AI Agent赋能记忆功能。 📢限时插播：无需管理基础设施，利用亚马逊技术与生态，快速集成与部署生成式AI模型能力
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亚马逊云开发者
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10-16
Amazon Generative AI Use Cases：“开箱即用的企业级生成式AI应用平台”
从零开始构建企业级生成式AI应用面临诸多技术挑战：模型选择与集成复杂、安全合规要求严格、开发周期长、维护成本高。AI应用开发需要深厚的机器学习背景、复杂的基础设施搭建，以及大量的前端开发工作。 为解决这些痛点，2023年AWS Japan的志愿者团
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亚马逊云开发者
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10-14
亚马逊云科技 WAF 指南（十）用 Amazon Q Developer CLI 解决 DDoS 防护与 SEO 冲突问题
亚马逊云科技于 2025 年 6 月推出了全自动化的 WAF AntiDDoS 托管规则组。相比于 Amazon Shield Advanced，它提供更快速的秒级检测与缓解，以及更高精准度和更灵活的配置。其中 ChallengeAllDurin
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亚马逊云开发者
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10-10
使用大模型技术构建机票分销领域人工智能客服助手
一. 需求背景 1.1 行业痛点 在机票分销领域，大型票务代理是供应链的中转枢纽，他们上游对接各大航空公司，下游对接各中小型票务代理、OTA（Online Travel Agency在线旅行社）或者旅行社等。大型票务代理通常会部署虚拟客服系统，来应
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亚马逊云开发者
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09-10
Strands Agents SDK 助力翰德 Hudson 实现智能招聘新突破
前言 在 AI 人才争夺日益白热化的今天，传统招聘模式面临着效率低下、精准度不高、难以应对海量候选人等挑战，急需一种创新的智能招聘解决方案来提升招聘效能。翰德 Hudson 作为全球人力资源服务领域的领军企业，一直将科技创新视为发展的引擎，并持续探
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