2026-05-22
来源：aws.amazon.com
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当你的 AI Agent 从内部工具走向 SaaS 产品，租户隔离就成了架构的第一道门槛。单租户场景下，Agent 共享同一个知识库、同一套工具权限、同一个上下文窗口，一切都很简单。但一旦多个客户接入，问题立刻浮现：A 客户的订单数据不能被 B 客户的 Agent 读到；不同客户对同一工具的调用策略可能完全不同；按租户计费和限流也需要精确到每个 ten...
2026-05-22
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大模型的上下文窗口一直在增长——128K、256K、甚至 1M tokens——但现实中的文档处理需求增长更快。一份年度财报、一套完整法规修订稿、一个大型代码仓库的跨模块审计，轻松就能超出任何单次调用的承载能力。Amazon Bedrock AgentCore 结合 Strands Agents SDK 提出了一种新思路：递归语言模型（Recursiv...
2026-05-22
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商业智能（BI）团队每天都在和海量数据打交道——查报表、写 SQL、解读趋势、回答业务方反复追问的"为什么"。传统 BI 工具把数据摆在你面前，但解读和行动仍然依赖人的经验。把 AI Agent 引入 BI 流程，不是让模型替你做决策，而是让它在数据检索、趋势归纳、异常定位这些重复性环节上提速，把人的注意力留在判断和决策上。 Amazon 最近推出了 ...
2026-05-22
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招聘流程里最耗时间的环节是什么？不是发 JD，不是安排日程，而是反复阅读大量简历、逐个提炼候选人亮点、再为每个人准备针对性的面试问题。这些工作机械但需要判断力，恰好是 AI 辅助的切入点。本文基于 AWS 官方给出的参考架构，拆解如何用 Amazon Bedrock 构建一个招聘助手——它能加速简历评估、生成个性化面试题、并为人类决策提供数据支撑。注意...
2026-05-21
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数据看板的搭建和运维一直是件体力活——选指标、配图表、调筛选器、写 SQL，每个环节都离不开人工介入。Amazon 近期推出的 Bedrock AgentCore + Strands Agents + QuickSight Quick Transforms 组合方案，试图把这条链路缩短到一句话：你用自然语言描述需求，Agent 自动完成看板的生成、数据...
2026-05-21
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用 OpenAI SDK 或 LangChain 调大模型，是很多团队的标准做法。问题在于：一旦想把模型迁到 AWS SageMaker AI 上托管，就得写 SigV4 签名、换客户端、改调用逻辑——迁移成本不小。今天 SageMaker AI 正式推出了 OpenAI-compatible API 支持，实时推理端点直接暴露 这类接口，OpenAI...
2026-05-21
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你做了一个发票识别模型，它返回"总金额：¥12,580"。数字看着合理，格式也没问题——但你怎么知道它真的从图片里读出来的，而不是"猜"的？ 文本评估器回答不了这个问题。它只能比对输出和参考答案的字符串相似度，无法判断模型输出是否忠实于源图像。这正是 Strands Evals 引入 MLLM-as-a-judge（多模态大模型做裁判）的原因：让评估器...
2026-05-21
来源：aws.amazon.com
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传统灾备防的是地震、断电这类"天灾"，底层逻辑是：基础设施是可信的，只要把数据从异地拉起来，业务就能跑。但勒索软件和恶意破坏是"人祸"——攻击者不仅加密数据，还会刻意污染你的备份、窃取你的高权凭证、在基础设施里植入后门。 网络韧性（Cyber resilience）的核心不是防，也不是查，而是：当备份、凭证和部分基础设施都不再可信时，如何把工作负载恢复...
2026-05-21
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语音代理、实时字幕、呼叫中心分析、无障碍辅助工具——这些场景的共同底座是实时语音转文字（streaming speech-to-text）。用户一边说话，系统一边出结果，整条链路跑在一条持久连接上，延迟必须压到毫秒级。 传统推理模式在这里直接卡壳：请求-响应架构要求音频全部收齐后才开始推理，等一段 10 秒的录音传完再出结果，体验已经崩了。Amazon...
2026-05-20
来源：oschina.net
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今年5月中旬，美国网络安全与基础设施安全局（CISA）遭遇了一起堪称近年来最严重的政府数据泄露事件之一。一名 CISA 承包商在 GitHub 上维护了一个名为"Private-CISA"的公共代码仓库，其中暴露了多个具有极高权限的 AWS GovCloud 账户凭证以及大量 CISA 内部系统的访问密钥。仓库名虽带"Private"，实际却是公开可访...