2026-08-21
来源: aws.amazon.com
55
AI 销售代理真正进入业务流程后，难点就不再是“能不能生成一段销售话术”，而是能否持续使用可信数据、遵守业务边界、调用正确工具，并让团队看清每一次决策。AgentFlo 在 Amazon Bedrock AgentCore 与 AWS 无服务器架构之上，围绕三层防护、数据 grounding 和端到端可观测性构建销售代理。来源摘要提到，这套实践带来了 ...
2026-08-21
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33
Amazon Bedrock 现在可以在 25 个以上的 AWS Region 中使用 OpenAI GPT-5.6 系列模型，包括 Sol、Terra 和 Luna。变化的重点不只是模型数量增加，而是请求可以通过跨区域推理配置文件分发到其他 AWS Region，从而获得更高的吞吐能力。 对于需要稳定处理突发流量的应用，跨区域推理可以减少单个 Reg...
2026-08-21
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37
医疗、零售和生命科学团队通常已经把大量运营数据集中存放在 Snowflake 中，但从数据仓库走到可用的预测模型，中间仍然隔着权限、连接、数据准备和模型训练等环节。这个系列的第一部分不急着训练模型，而是先把 AWS 账户与 Snowflake 环境搭好，为后续使用 Amazon SageMaker Canvas 构建欺诈检测模型做好准备。 无代码不等于...
2026-08-21
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54
无代码机器学习的价值，不只是把 Python 隐藏起来，而是让数据分析人员能够沿着一条可审计的路径完成数据接入、清洗、关联和建模。本系列第二部分把 Amazon SageMaker Canvas 连接到 Snowflake，使用 Data Wrangler 的可视化转换处理交易数据，并训练一个基于 XGBoost 的欺诈检测模型，为后续构建交互式仪表板...
2026-08-21
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47
机器学习模型输出的不是最终答案，而是一张需要被业务理解和使用的预测结果表。在这套无代码工作流中，Amazon SageMaker Canvas 负责生成欺诈检测预测，Amazon QuickSight 则把这些预测转换成互动仪表板、自然语言问答和面向管理层的摘要。 关键变化在于：模型结果不再停留在数据科学工具里，而是进入销售、风控、财务和管理层都能访问...
2026-08-21
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50
AI agent 不只是回答问题，还可能调用工具、修改数据、发送消息或触发业务流程。当 agent 的行为超出组织政策时，仅依赖提示词并不足够。Amazon Bedrock AgentCore 的 Policy 能在 agent 执行操作时提供控制，并支持基于时间的约束；Policy Authoring 则可以把自然语言政策文档转换为 Dogwood ...
2026-08-21
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47
当企业从一个智能助手走向多个能够规划、调用工具并协作完成任务的 Agent 时，真正的难题往往不只是模型效果。框架、模型、推理服务、云供应商和数据系统可能各自不同，团队还需要同时运营多套 Agent 系统。 要让 Agentic AI 在企业环境中持续扩展，关键是把业务流程与具体厂商实现分开：让模型可以替换，让 Agent 框架可以演进，让不同供应商的...
2026-08-21
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企业云迁移真正难的地方，通常不在于把一台服务器搬到云上，而在于如何持续完成资产发现、依赖分析、基础设施即代码生成、迁移治理，以及迁移后的运营。AWS Professional Services 的实践表明，可以基于 Amazon Bedrock AgentCore 组织一套多智能体框架，让不同 AI Agent 分别处理这些环节，并把结果串成端到端的迁...
2026-08-21
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构建 Agentic AI 应用时，向量搜索并不一定意味着新增一个独立的向量数据库。AWS 提供了一组直接集成到现有数据库和存储服务中的向量能力，团队可以继续使用已经承载业务数据的服务，减少数据迁移、同步链路和额外运维。 这类架构的关键问题不是“哪个向量数据库最强”，而是“向量搜索应该放在哪里，才能最贴近数据、权限和访问模式”。 传统 RAG 架构通常...
2026-08-20
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医疗系统里的 API 安全，难点不只是判断某个请求是否合法，还要理解请求背后的上下文：是谁在访问、访问了什么数据、访问行为是否符合临床工作流，以及这次操作是否值得审计。基于 Amazon Bedrock，可以把 FHIR API 的访问事件交给模型分析，用于发现异常访问模式、自动判断数据敏感性，并生成更容易阅读的合规报告，同时把分析过程放在异步链路中，...