快时尚电商行业智能体设计思路与应用实践（三）借助 Transcribe/Polly 打造新一代智能语音客服，实现媲美人工客服的对话体验
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Amazon Q Developer CLI + 飞书——打造对话式的 AI Agent 智能运维平台
项目背景 在现代云原生架构中，越来越多的组织采用微服务模式，系统由多个团队共同维护。为了隔离权限和业务板块，不少组织会管理数十个亚马逊云科技账号。当出现问题时，传统的响应方式往往是逐一联系相关负责人进行排查，导致沟通链条冗长、协作效率低下，甚至可能
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在 Amazon Bedrock 中结合 RAG 与 MCP 高效缓解提示词膨胀问题
背景 大语言模型（LLM）在自然语言处理、任务自动化和智能决策等领域展现了非凡的潜力。然而，其有限的上下文窗口常常成为复杂任务的瓶颈。特别是在需要调用大量外部工具时，例如通过模型上下文协议（MCP）管理的工具，将所有工具描述嵌入提示词会导致“提示词
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RAG-MCP 性能剖析：在 Amazon Bedrock 中多维度测试提示词优化的效果
前言 大语言模型（LLM）在处理工具调用场景时常面临“提示词膨胀”问题，特别是当需要在上下文中包含大量工具描述时。这不仅增加了 API 调用成本，还可能导致模型性能下降。RAG-MCP（基于检索增强生成的多通道原则）框架提出了一种优化方案，通过语义
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Amazon Q Developer 结合 MCP 实现智能化云成本分析
1. 引言 随着企业数字化转型的深入推进，Amazon 云服务的使用规模和复杂度急剧增长，成本管理面临前所未有的挑战。企业需要处理包含数百个 Amazon 服务、数千个计费维度的海量 CUR 数据，而现有工具在实际使用中存在以下局限性： 学习曲线陡
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通过自动化工具实现亚马逊云上资源标签管理
背景 在云计算日新月异的时代，企业对亚马逊云科技资源的使用正在呈现指数级增长。从最初的几十个资源扩展到数百甚至上万个，有效管理这些云资源已成为企业 IT 运营中的关键挑战。亚马逊云科技资源标签（Tags）作为一种元数据机制，已发展成为现代云资源管理
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基于 Amazon Q Developer CLI 进行智能混沌工程实验
背景介绍 混沌工程 Chaos Engineering 是在大规模分布式系统上进行受控实验，观察系统行为并发现系统弱点，以建立应对意外风险引发混乱的能力和信心。 在现代云原生架构中，系统的复杂性和分布式特性使得传统的测试方法难以全面验证系统的韧性。
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零代码生成 3D 游戏：基于 Amazon Q Developer CLI 和 Three.js 的实践
Amazon Q Developer 是一个由生成式人工智能（AI）驱动的对话助手，可帮助你理解、构建、扩展和运维亚马逊云科技应用程序。你可以向它询问关于亚马逊云科技架构、你的亚马逊云科技资源、最佳实践、官方文档、技术支持等问题。Amazon Q
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基于 Amazon Nova 实现优化呼叫中心导航场景
背景 在传统呼叫中心场景中，基于按键导航是一种经典的用户交互方式。然而，随着导航场景的增加、分类的扩展以及层级的增多，按键流程设计变得越来越复杂，用户体验也因此受到影响。为了提供更加流畅的用户体验，半开放式语音导航应运而生。在这种模式下，终端用户只
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Amazon Bedrock Runtime API 集成指南——从 Invoke Model API 迁移到 Converse API，简化生成式 AI 应用开发
摘要 Amazon Bedrock 是一项亚马逊云科技在海外区域提供的完全托管服务，通过单个 API 提供来自包括 Amazon 在内的领先人工智能公司的高性能基础模型（FM），并提供通过安全性、隐私性和负责任的人工智能构建生成式人工智能应用程序所
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使用 Strands Agents 开发并部署生产级架构通用型个人助手
简介 这是基于Strands Agents SDK开发的通用型Agentic AI应用，通过MCP的集成，实现了大语言模型与外部工具系统的无缝连接。Strands SDK作为核心引擎，提供了强大的代理能力和工具集成机制，使得整个系统具备了高度的可扩展
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从分析到优化：Amazon Q CLI 助力 EKS 网络调用链剖析与运维实践
1. 引言 在 Amazon EKS（Elastic Kubernetes Service）环境中，理解从 ALB（Application Load Balancer）到 Pod 的完整网络调用链对运维人员至关重要。本文将展示如何利用 Amazon
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基于 Amazon Nova Sonic 和 MCP 构建语音交互 Agent
1、引言 随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理和语音交互技术正在深刻改变人机交互的方式。语音交互正从简单的“机械应答”向更自然的“类人对话”演进 。传统的语音系统通常采用模块化架构，将语音处理流程割裂为 ASR（自动语音识别）、NLP（自然语言
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Amazon Q in QuickSight 实战：利用自然语言快速生成数据报表与洞察
背景介绍：传统 BI 的挑战与转变 在企业实践中，数据分析已成为推动业务增长和优化决策的核心能力。以电商为例，团队需要实时查看商品销量趋势、不同渠道的转化效果、用户浏览路径与复购行为；在运营或财务场景中，也常通过图表洞察成本结构、预算执行进度、活动
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将 Go 应用从 x86 平台迁移至 Amazon Graviton：场景剖析与最佳实践
简介 近年来，Amazon Graviton 处理器以其优越的性价比和强劲的性能，成为了构建高效、可扩展云原生应用的重要选择。Graviton 采用基于 Arm64 架构的芯片，与传统的 x86 架构相比存在不少架构差异。虽然 Go 天生对 Arm
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跨国企业进入中国市场：如何利用亚马逊云科技文档 MCP 服务器解决区域差异问题
业务场景 想象一下，您是一家美国科技公司的 IT 架构师，公司刚刚决定将业务扩展到中国市场。作为技术负责人，您需要规划如何将现有的基于亚马逊云科技的应用迁移到中国区域。然而，您很快发现中国区的云服务环境与您熟悉的全球区域存在一些差异：服务终端节点不
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全景解读亚马逊云科技的 GenBI 解决方案：三大路径助力企业智能决策升级
1. 什么是GenBI ？ GenBI，即生成式商业智能（Generative Business Intelligence），是指将生成式人工智能（GenAI）、尤其是大语言模型（LLM）与传统商业智能（BI）深度结合的新一代数据分析范式。GenB
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得心应手：探索 MCP 与数据库结合的应用场景
在 AI Agent 日益流行的今天，大模型应用范围已经从原来的聊天，发展到各个实际场景。例如，与地图应用结合的路线行程规划，深度调研分析报告，获取市场数据分析。依赖 Agent 工具，更多应用正在改变我们的工作和生活方式，优化企业的生产流程。 ?
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GenDev 智能开发：Amazon Q Developer CLI 赋能 Jenkins 实现智能代码审核
前言 在现代软件开发中，自动化工具对于提高代码质量和开发效率至关重要。本文将介绍如何结合 Jenkins 和 Amazon Q Developer 构建自动化代码审核系统，为开发团队提供更高效的质量保障方案。 📢限时插播：Amazon Q Dev
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德比软件基于生成式 AI 的智能酒店数据匹配系统
1. 项目背景与行业痛点深度剖析 在数字化时代，旅游行业正面临前所未有的数据复杂性挑战。作为全球领先的旅游网络营销系统技术服务商，德比软件深入洞察了酒店数据管理的核心痛点。传统的数据匹配方式已经难以应对现代旅游生态系统的复杂性。 📢限时插播：无需
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