快时尚电商行业智能体设计思路与应用实践（六）实现智能体极速研发
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快时尚电商行业智能体设计思路与应用实践（六）实现智能体极速研发
在快时尚电商行业，产品生命周期短、上新节奏快、营销活动高频、用户咨询激增且多样化。这对智能体的研发效率提出了极高要求，系统必须能快速迭代、即时上线、稳定支撑大规模交互场景。
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使用 Kiro AI IDE 开发 基于Amazon EMR 的Flink 智能监控系统实践
本文介绍如何使用Kiro AI IDE开发 Amazon EMR Flink 智能监控系统，重点分享基于Strands Agents MCP和Amazon Data Processing MCP的开发实践，以及Spec 驱动开发的流程
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使用 Kiro AI IDE 开发 Amazon CDK 部署架构：从模糊需求到三层堆栈的协作实战
Amazon Cloud Development Kit (CDK) 是使用编程语言定义云基础设施的框架： – 使用 Python、TypeScript 等语言，而非 JSON/YAML – 代码复用和模块化 – IDE 支持（代码补全、类型检查）
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使用Amazon Nova模型实现自动化视频高光剪辑
本文介绍了基于Amazon Nova多模态模型(VLM和MME)的视频高光剪辑自动化方案。方案包含两种核心方法：1) 纯VLM方案直接通过Nova模型理解视频内容并输出高光时间戳；2) VLM+MME方案结合语义摘要与嵌入检索实现更精准的片段定位。
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如何在亚马逊云科技部署高可用MaxKB知识库应用
本文介绍了基于亚马逊云科技托管服务构建高可用MaxKB知识库系统的方案。
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使用Graviton机型推理LLM模型实践指南
本文介绍了在企业AI应用中，Amazon Graviton处理器与Qwen3 0.6B轻量级模型的组合方案。该方案针对工单分类、情感分析等高频简单任务场景。
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让 AI 工作空间更智能：Amazon Quick Suite 集成博查搜索实践
本文介绍了如何将博查搜索(Bocha)集成到Amazon QuickSuite智能工作平台中，解决企业AI助手面临的信息孤岛问题。
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基于Amazon Q Developer实现IoT设备的Amazon Timestream性能与成本优化
本文分享了如何利用Amazon Q Developer的AI能力优化Amazon Timestream时序数据库性能的实践案例。针对某制造业企业面临的大规模IoT设备数据处理挑战，通过AI驱动的诊断工具精准定位性能瓶颈。
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使用Amazon Q Developer CLI快速构建市场分析智能体
Amazon Q Developer CLI是一款由亚马逊云科技推出的基于生成式人工智能的命令行开发工具。它支持多Agent架构，允许开发者通过自然语言交互调度不同智能Agent完成代码生成、测试、审查、任务自动化等功能。
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Kiro小应用开发：设计和实现隐私号码
本文介绍了使用亚马逊云科技Kiro开发虚拟号码应用的完整过程。作者通过SPEC模式，让Kiro从需求分析、方案设计到代码开发、部署全流程自主完成。
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Q CLI 助力合合信息实现 Aurora 的升级运营
合合信息与亚马逊云科技合作，成功将其Aurora MySQL数据库升级至3.10 LTS版本并迁移至Graviton4机型。通过QCLI工具加速技术验证，包括性能测试、应用切换分析等环节。
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Amazon Connect结合Strands框架及Bedrock Agent Core的智能客服机器人解决方案（实践篇）
延续之前发布的基于Bedrock和Amazon Connect打造智能客服自助服务设计篇，本博客将展示智能客服自助服务领域中如何利用Strands框架和Amazon Connect进行集成
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零售数字化转型新引擎：基于 Amazon Bedrock 和 Strands SDK 的 AI Agent 实践指南
零售行业正加速智能化转型，AI Agent技术凭借自然语言理解、工具调用和多代理协作能力，成为提升运营效率和客户体验的关键。本文提出基于Strands Agents SDK和亚马逊云服务的零售AI Agent解决方案，覆盖智能客服、商品推荐、库存优化
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使用Amazon Bedrock和Pipecat构建低延迟智能语音Agent
本文探讨了构建智能语音Agent的核心技术方案。首先介绍了两种主流架构：Pipeline模式（STT-LLM-TTS分离）和端到端语音模型（如Amazon NovaSonic），对比分析了各自的优劣势。重点提出了延迟优化建议。
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【Agentic AI for Data系列】Kiro实战：DuckDB vs Spark技术选型全流程
本文通过AI开发助手Kiro对DuckDB和Spark进行技术选型对比，展示了AgenticAI驱动的智能决策流程。
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从误判到精准：游戏社区 AI 审核的工程化实践
针对游戏社区UGC内容的多语言审核需求，我们设计了一套基于提示词工程和ReAct框架的AI审核方案。该方案通过以下关键创新解决了传统审核方法的痛点： 采用ReAct推理框架，让模型先分析文本语言、提取关键词、匹配违规类别，再做出最终判定。
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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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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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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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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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