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云平台

用 Amazon Bedrock 托管知识库为 AI Agent 构建企业搜索

来源: aws.amazon.com 54
企业 Agent 真正落地时，难点通常不在于调用大模型，而在于如何让它稳定、准确并且可控地找到内部资料。Amazon Bedrock Managed Knowledge Base 将数据接入、向量化、索引和检索组织成托管流程，使团队可以把精力放在数据质量、检索策略和生产治理上。 这套能力可以从三个支柱理解：简化配置、更智能的检索，以及面向生产环境的准备...
# AI # AWS # LLM
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在 Amazon Bedrock 上使用 Grok 4.3：从对话请求到企业级智能体

来源: aws.amazon.com 51
Grok 4.3 已可通过 Amazon Bedrock 访问。对开发团队而言，这不仅意味着多了一个模型选项，更重要的是可以在 Bedrock 的统一接口和云治理体系中，把 Grok 用于智能体与企业工作负载。常见入口包括基础对话、可调推理强度、工具调用、结构化输出、图像输入，以及需要保留上下文的多轮会话。 企业中的模型调用很少停留在单轮问答。一个采购...
# AI # AWS # LLM
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从聊天机器人到可执行 AI Agent：Google 客户体验平台的生产化路径

来源: cloud.google.com 44
Google 连续第二年进入 Gartner 2026 年对话式 AI 平台魔力象限的领导者区间，并表示自己在“愿景完整性”和“执行能力”两个维度上分别处于最远和最高位置，同时在四项关键能力用例中的三项排名第一。比排名更值得工程团队关注的是背后的产品方向：企业客户体验正在从“回答问题的聊天机器人”转向能够理解意图、检索企业知识、调用业务系统并在必要时转...
# AI # GCP # Go
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AI 攻防进入秒级时代：防守方如何用深度上下文夺回主动权

来源: cloud.google.com 40
AI 正在同时提高攻击和防御的自动化水平。攻击者可以用多模型生成钓鱼内容、构造深度伪造、寻找零日漏洞，并让多个代理在数十秒内完成攻击阶段交接。防守方真正可持续的优势，却不是拥有更多模型，而是掌握攻击者进入企业环境后仍然缺少的深度上下文：资产在哪里、服务如何通信、身份属于谁、代码由哪个团队维护，以及某个漏洞是否真的能够抵达关键数据。 这意味着安全团队不能...
# AI # GCP # Go
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十支 AI 剧组拍完短片后，暴露了多智能体协作的真正难点

来源: cloud.google.com 37
让多个 AI 智能体共同完成一部短片，难点并不只是生成图片、视频和配音。真正棘手的是：任务跨越多个阶段，产物格式各异，智能体会崩溃、遗忘，甚至会把一个 94 字节的占位文件当成已经完成的影片。 在一次生成式媒体黑客松中，十支 AI 剧组各自配置了三名角色明确的智能体，并运行在开源多智能体编排试验平台 Scion 中。整个项目累计创建了数百个智能体实例，...
# AI # GCP # Go
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用 %%bqsql 串起 BigQuery 与 Python：在一个 Notebook 里完成混合数据流水线

来源: cloud.google.com 59
数据分析经常在两种语言之间来回切换：SQL 适合连接、聚合、窗口计算和大规模扫描，Python 则拥有成熟的可视化、统计建模与机器学习生态。过去，把两者放进同一个 Notebook，往往意味着手动下载查询结果、上传临时表，并维护两套中间数据。BigQuery DataFrames 提供的 IPython cell magic，把这些交接动作收进了 No...
# AI # GCP # Go
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把基础模型升级从数月压缩到数小时：评测器、智能体循环与提示词爬山

来源: cloud.google.com 57
基础模型升级很少是一次简单的模型名称替换。即使只是在同一模型家族内切换检查点，工程团队也要重新验证质量、延迟、成本和边界案例。模型演进速度越来越快，如果每次升级都依赖人工逐条检查，迁移周期很容易从几周拖到几个月。 Google Cloud Applied ML 团队给出的核心思路，是把模型迁移重新定义为一个可评测、可搜索、可追踪的智能体工作流。其内部实...
# AI # GCP # Go
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用 Bedrock AgentCore 与 Nova 2 Sonic 构建低延迟餐厅电话点餐助手

来源: aws.amazon.com 43
电话点餐系统最难处理的并不是把语音转成文字，而是让电话网络、实时语音模型、智能体和餐厅业务系统在同一个低延迟会话里稳定协作。这个方案使用 Amazon Bedrock AgentCore 托管并运行智能体，以 Amazon Nova 2 Sonic 处理实时语音，再通过 Model Context Protocol（MCP）访问菜单、门店和订单后端。电...
# AI # AWS # LLM
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用 AWS User Notifications 给 Health 事件分级，先处理真正影响业务的告警

来源: aws.amazon.com 49
运行 Amazon Connect 联络中心、Amazon RDS 数据库或 AWS Direct Connect 混合网络时，AWS Health 事件不能被简单地视为同一种告警。正在发生的服务故障、两周后的计划维护和未来的功能弃用通知，紧迫程度完全不同。AWS User Notifications 的关键价值，是把这些事件按业务影响拆分，再交给不同...
# AI # AWS # 云平台
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把 AI 漏洞代理关进笼子：从风险评分到可审计修复流水线

来源: cloud.google.com 43
漏洞管理的时间窗口正在急剧缩短。来源材料引用的 M-Trends 2026 数据显示，平均漏洞利用时间已经降到 -7 天，也就是攻击者可能在补丁发布前一周就开始利用漏洞。安全团队因此开始把大语言模型代理接入代码仓库、IDE 和 CI/CD，希望自动发现漏洞、生成 PoC，甚至直接提交修复。 真正棘手的问题不是模型能否找到 Bug，而是：当一个能够读取代...
# AI # AWS # GCP
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