2026-09-05
来源: aws.amazon.com
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Physical AI 系统不是提交一次训练任务就能完成的工程。合成数据生成、后训练、评估、失败样本回流和再次训练会持续循环，而且每个阶段对 GPU、存储和调度的要求都不同。NVIDIA Cosmos 3 可以承担这条流水线中的模型与数据处理工作，而运行在 Amazon EKS 上的 SageMaker HyperPod 则提供持久、具备故障恢复能力的...
2026-09-05
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HyperPod InstantStart 是一个开源控制平面，将 Amazon EKS 的 Kubernetes 编排能力与 Amazon SageMaker HyperPod 的托管能力组合起来。它解决的重点不只是“让 AI Agent 执行命令”，而是让集群初始化、容量管理、训练、推理和存储操作进入同一套受约束、可重复的执行路径，并同时提供 We...
2026-09-05
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把 PDF 直接放进知识库，并不等于文档已经被正确理解。面对跨页表格、扫描图片、多栏排版和字段密集的水电账单，检索质量往往先受制于文本提取，而不是大语言模型本身。 一种更稳妥的处理方式，是把 Amazon Textract 放在 Amazon Bedrock Knowledge Bases 之前：先提取页面文本、表格与表单字段，再将标准化结果写入知识库...
2026-09-05
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大规模灾难恢复的难点，不只是把流量切到备用区域，而是在高压环境下同时保证决策正确、操作可控、过程可追溯。Intuit 构建的 EWOK Agent 展示了一种实践方向：值班工程师用自然语言提出生产故障转移请求，智能体负责理解意图和协调执行，同时让每一步操作保持可审计、符合策略并具备安全边界。 这类系统的关键不是让大模型直接操作生产环境，而是把它放在受约...
2026-09-04
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AI 驱动开发生命周期（AI-DLC）的难点，通常不在于让模型生成一段代码，而在于把一个模糊想法稳定地推进到可运行、可验证、可维护的实现。Amazon Bedrock AgentCore、Kiro 和 Claude Code 提供了一条适合工程团队的实践路径：让 AI 参与需求拆解、方案设计、代码构建和验证，同时保留明确的上下文、工具边界与人工审查点。...
2026-09-04
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一个能在 Notebook 中回答问题的智能体，距离生产系统还差一整套运行基础设施：身份认证、工具接入、会话记忆、故障恢复、可观测性，以及可重复的部署流程。 迁移这类工作负载时，一次性重写通常会放大风险。更稳妥的路径分成两个阶段：先保留 LangGraph 的业务编排，把运行、工具和记忆迁移到 Amazon Bedrock AgentCore；待生产边...
2026-09-04
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邮件自动化真正困难的部分，并不是让模型“读一封邮件”，而是把 Outlook 中的邮件、日历与联系人上下文，安全地接入一个能够判断意图、执行流程并留下审计记录的系统。Amazon Quick 提供的 chat agents、Quick Flows 和 Quick Automate，可以分别承担交互、流程编排和持续自动化，让邮件分类、会议安排与跨团队协调...
2026-09-04
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当团队希望让 Codex 使用 Amazon Bedrock 中托管的 OpenAI 模型时，直接给每位开发者分发 AWS 凭证并不是唯一方案。一个更便于集中治理的做法，是在 Amazon ECS 与 AWS Fargate 上运行自管 LiteLLM 网关，由它暴露兼容 OpenAI Responses API 的入口，并统一处理身份、预算、限流和遥...
2026-09-04
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智能体自动化真正进入生产环境后，挑战通常不在于“能不能调用模型”，而在于如何控制不确定性：哪些决策交给智能体，哪些步骤必须保持确定性，什么时候要求人工复核，以及出现异常时能否快速还原现场。围绕 Amazon Quick Automate 设计业务流程时，可以把它视为一套编排能力，而不是一个能够独立承担所有工作的万能代理。 并非所有流程都值得智能体化。最...
2026-09-04
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把整张 BI 仪表板塞进业务系统通常过于笨重。Amazon QuickSight 支持只嵌入其中一个 visual，让趋势图、指标卡或明细表直接出现在 React 页面里。真正需要谨慎设计的部分不是 iframe，而是身份链路：浏览器通过 Amazon Cognito 登录，后端根据已验证的用户生成有范围限制的嵌入 URL，并确保用户只能看到自己有权访...