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车队管理每天产生的数据量令人窒息——GPS 定位、油耗、驾驶行为、维保记录、路线偏离，一个中型车队一天就能堆出百万级事件。对运营人员来说，看仪表盘已经不够了，他们需要的是"下一步该做什么"。Verizon Connect 用 Agentic AI 把这个问题从"看数据"推进到"拿洞察"，并把它稳定地推给了十万日活用户。这篇文章拆解他们走过的架构决策、实...
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给模型加上一行 ，推理速度有时能飙升数倍甚至十倍。这背后不是魔法，而是 GPU 执行模型的一个根本性优化——内核融合（Kernel Fusion）。理解它，你才能判断什么时候该用 compile、什么时候它帮不上忙，以及如何写出更容易被融合的代码。 PyTorch 的 eager 模式下，每遇到一个算子，框架就向 GPU 发射一个 kernel——一段...
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AWS 内部的 Sales, Marketing and Global Services（SMGS）组织每天要处理海量业务数据——销售管线、营销 ROI、全球服务工单，数据散落在数十个系统里。传统 BI 仪表盘能看数，但没法"对话"。SMGS 团队用 Amazon Bedrock AgentCore 搭了 NarrateAI，让业务人员直接用自然语言提...
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AWS 全球销售团队部署了超过 20 个领域专用 AI Agent——报价计算、客户画像、合同审查、竞品分析……每个 Agent 都能独立产出价值，但一线销售代表却要在不同系统间反复切换，自己判断"这个问题该找谁"。认知负荷没有减少，反而从"查资料"变成了"选 Agent"。Amazon Bedrock AgentCore 正是为解决这类编排问题而生：...
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大模型推理的瓶颈，很多时候不在算力，而在搬运。TokenSpeed 在 GPU 上跑 Qwen3.5-397B-A17B（397B 总参数、17B 活跃参数的 MoE 架构）冲到 580 tokens/s，核心思路就一条：系统性地消灭每一处不必要的内存拷贝。对做 Agentic 工作流的团队来说，这意味着长上下文、多轮工具调用的场景终于有了不卡顿的 G...
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PyTorch 基金会今天宣布阿里云以铂金会员身份加入。铂金意味着每年至少 25 万美元的赞助投入，以及在技术指导委员会中拥有席位。这不是一张"赞助证书"，而是阿里云要实质性地参与 PyTorch 的路线图制定和基础设施建设。对日常用 PyTorch 训练模型的开发者来说，这件事的影响会比想象中更具体。 加入基金会之前，阿里云并非旁观者。几个已经落地的...
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当 AI Agent 开始自主调用外部 API——查天气、买数据、调用翻译服务——谁来付钱、怎么付、付多少，立刻变成工程问题。传统做法是每个服务商单独签约、配置 API Key 和账单，Agent 调一次就要人工对接一次，成本和摩擦随服务数量线性增长。Amazon Bedrock AgentCore Payments 正是为解决这个问题而生的支付基础设...
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多智能体系统正从"实验性 demo"走向"生产级服务"，但真正让人头疼的不是编排逻辑本身，而是两件事：状态怎么持久化，以及调用链怎么追踪。AWS 最近推出的 Amazon Bedrock AgentCore 正好瞄准了这两个痛点——它把 Memory 和 Observability 做成了托管服务，而 LangGraph 则提供了灵活的有状态图编排能力...
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单 Agent 能解决很多问题，但一旦任务涉及并行推理、上下文共享和执行可追溯，单线程的调用链就撑不住了。AWS 近期发布的集成方案把三个组件拼成了一条完整链路：Strands Agents 负责多 Agent 无服务器编排，NVIDIA NIM 提供 GPU 加速推理端点，Amazon Bedrock AgentCore 托管运行时、共享记忆和可观测...
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凌晨三点，CloudWatch 告警响了。你爬起来打开控制台，发现 CPU 利用率飙升——但到底是哪台实例、哪个服务、哪条日志链路出了问题？你需要跨账号翻指标、查日志、看告警历史，十五分钟后才拼出完整故事。 AgentWatch 把这个流程反过来：不是等告警触发再追查，而是每 15 分钟主动巡检，把 CloudWatch 指标、日志和告警跨账号汇总成一...