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从线索发现到个性化邮件:用 Strands Agents 与 Amazon Bedrock 构建多智能体销售流水线

来源: aws.amazon.com 38
多智能体系统真正进入生产环境后,难点不再只是“让几个 Agent 相互调用”,而是如何控制执行路径、稳定评估线索、限制成本,并确保生成的销售邮件有依据、可审计。Thrad.ai 的实践覆盖了从潜在客户发现到个性化邮件生成的完整流程,并对 Strands Agents 中的 Swarm 与 Graph 两种编排方式进行了延迟、成本和邮件质量的正面对比。 ...

从基础模型到可治理智能体:Google 企业 AI 一体化栈的关键价值

来源: cloud.google.com 29
Google 在 IDC MarketScape 2026 全球基础模型软件厂商评估中被列为领导者。比排名本身更值得开发团队关注的,是其背后的产品路线:将 Google DeepMind 的前沿模型、专用 AI 基础设施、智能体平台、企业入口和治理能力组合为一套生产系统。竞争焦点已经不只是“哪个模型回答得更好”,而是谁能让模型可靠、安全地执行真实业务流...

用测试套件与 CLI 将 Amazon Nova Act 智能 QA 接入回归测试流水线

来源: aws.amazon.com 28
单个智能测试能够验证一条用户路径,但软件交付真正棘手的部分,是在每次合并、发布和环境变更后稳定地重跑整批回归用例。QA Studio 在 Amazon Nova Act 智能测试能力之上,引入测试套件与命令行接口:前者负责组织和并行执行测试,后者把这些测试带入 CI/CD 流水线。 回归测试不能只是把几十条命令顺序执行一遍。团队通常需要同时处理三类问题...

用 Amazon Nova Act 扩展 UX 测试:从文档生成场景到并行执行用户流程

来源: aws.amazon.com 32
传统端到端测试擅长验证确定性的页面行为,却很难覆盖大量接近真实用户表达的操作路径。Amazon Nova Act 提供了另一种思路:让生成式 AI 从产品文档中提取测试意图,再利用智能导航能力执行用户流程,最后把运行轨迹转化为可定位、可排序的问题。真正重要的变化不只是“用自然语言操作浏览器”,而是让 UX 测试可以并行扩展。 一条传统 UI 自动化脚本...

从 PoC 到生产:用 Amazon Bedrock 扩展医疗内容审核系统

来源: aws.amazon.com 40
Flo Health 的工程团队将 AWS 生成式 AI 创新中心交付的概念验证,推进为基于 Amazon Bedrock 的生产级医疗内容审核与生成系统。真正困难的部分并不是让大模型“读懂一篇文章”,而是把模型接入可追踪、可评估、可降级,并且始终保留医学专家最终决定权的工程流程。 概念验证通常关注几个直接问题:模型能否发现内容中的医学风险,能否给出修...

在 AWS 上构建符合 HIPAA 要求的 AI 语音预约系统:Nova 2 Sonic、Bedrock Guardrails 与隐私边界

来源: aws.amazon.com 25
医疗预约看似只是“找一个空闲时间”,实际却涉及患者身份、就诊原因、医生排班和联系方式等受保护健康信息(PHI)。ScienceSoft 的方案把 Amazon Nova 2 Sonic 与 Amazon Bedrock Guardrails 结合起来,让语音代理能够处理预约对话,同时把隐私保护、负责任 AI 和 HIPAA 合规要求放进同一条工作流。 ...

把 Claude 跑进企业生产环境:Google Cloud 上的端点、安全与成本设计

来源: cloud.google.com 20
把大模型接入原型只需要一次 API 调用,但把它稳定地服务给全球用户,还要处理算力调度、尾延迟、区域故障、数据驻留、访问控制和成本波动。Claude 在 Google Cloud Agent Platform 上以托管模型服务提供,把这些问题纳入企业已经使用的 IAM、VPC Service Controls、Cloud Logging 和 Cloud...

从 .AL DNSSEC 故障看 EDE 33:解析器绕过验证时不再保持沉默

来源: blog.cloudflare.com 28
一次失败的 DNSSEC 密钥轮换让 顶级域名无法通过验证。为了恢复解析,1.1.1.1 临时部署了负信任锚(Negative Trust Anchor,NTA),绕过故障区域的 DNSSEC 验证。与过去不同的是,这次客户端不必只相信解析器运营方的公告:DNS 响应会携带 EDE 33,明确说明验证已被绕过。 这项变化没有消除 DNSSEC 故障,却...