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AWS Machine Learning Blog 中文 笔记
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AWS Machine Learning Blog 中文

提供的 URL 是 Amazon Web Services (AWS) 机器学习博客。该 AWS 网站部分展示了关于机器学习技术的文章和更新、如何使用 AWS 以及机器学习在实际应用和用例中的应用。这些博客旨在帮助开发者、科学家和工程师了解如何利用机器学习来执行各种任务，如预测分析、自然语言处理和计算机视觉等。此博客部分还讨论了机器学习领域中的新兴趋势和如何将其与 AWS 服务集成。
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RSS Hunter RSS Hunter • 2024年8月23日

笔记线程

使用 SageMaker AI 和 Bedrock AgentCore 构建代理工作流

学习如何将 Amazon SageMaker AI 上的 OpenAI 兼容端点与 Amazon Bedrock AgentCore 运行时结合，构建多智能体工作流，使每个专用智能体都能使用最适合其任务的模型。本文还展示了如何从 SageMaker 端点获取令牌级可观测性，而 Strands Agents 默认并未对此进行仪器化。
Building agentic workflows with SageMaker AI and Bedrock AgentCore aws.amazon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 8月14日

使用 Amazon Bedrock AgentCore 浏览器工具自动化遗留 Web 应用程序

学习如何使用 Amazon Bedrock AgentCore Browser Tool 和 Strands Agents 自动化需要类人交互的遗留 Web 应用程序。本指南介绍了一种参考架构，用于构建 AI 驱动的数字员工，该员工通过安全隔离的浏览器会话驱动遗留界面，同时保留人工监督和完整的审计日志。
Automate legacy web applications with Amazon Bedrock AgentCore Browser Tool aws.amazon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 8月13日

放心支付：Solv Labs 如何在 Amazon Bedrock AgentCore 上构建可验证、可审计的智能体支付

Solv Labs 在 Amazon Bedrock AgentCore 支付服务上构建了一个受管制的代理支付工作流，其中每笔交易均经过授权，并在 AWS Nitro Enclave 中进行存证，根据风险定价，并在结算前锚定至公共区块链。了解该模式如何为受监管环境中的企业自主代理支付提供可验证、可审计的轨迹。
Pay with confidence: How Solv Labs built verifiable, auditable agent payments on Amazon Bedrock AgentCore payments aws.amazon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 8月12日

使用 Curvine 在 Amazon SageMaker HyperPod 上为大型 LLM 实现分层 KV 缓存

在大规模运行大语言模型推理时，面临 KV 缓存的权衡：要么使用过大的 GPU 实例，要么牺牲首 token 生成速度。本文介绍在 Amazon SageMaker HyperPod 上构建分层 KV 缓存，通过 Curvine 将缓存扩展至共享的分布式 NVMe 池中，使得副本能够在成本效益更高的实例上以接近本地磁盘的速度复用缓存。
Tiered KV cache for large LLMs on Amazon SageMaker HyperPod with Curvine aws.amazon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 8月12日

借助 OpenAI 和 AWS 加速网络防御：Daybreak Red 和 Daybreak Blue 现已向符合条件的 Amazon Bedrock 客户开放。

来自 OpenAI 的 Daybreak Red 和 Daybreak Blue 专用网络防御模型现已在 Amazon Bedrock 上向符合条件的客户提供。这两个模型均通过芯片级零操作员访问机制运行，确保您的代码和漏洞数据的安全。
Accelerate cyber defense with OpenAI and AWS: Daybreak Red & Daybreak Blue now available to eligible customers on Amazon Bedrock aws.amazon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 8月11日

ONESTRUCTION 如何利用 AWS GenAIIC 构建石垣 IDS 基础模型

ONE 与 AWS 生成式 AI 创新中心的技术顾问合作，构建了 Ishigaki-IDS，这是一个专为建筑和 BIM 工作流程设计的基座模型。该建筑案例研究展示了他们如何在数据稀缺的领域构建领域模型：结合合成数据、三阶段训练流程，并在 Amazon EC2 上实施可验证的奖励机制。
How ONESTRUCTION built the Ishigaki-IDS foundation model with AWS GenAIIC aws.amazon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 8月11日

Pixieset 如何通过利用 Amazon Bedrock 解决正确问题，实现 35% 的 AI 功能采用率

摄影师是生成式 AI 最持怀疑态度的受众之一。了解 Pixieset 如何利用 Amazon Bedrock，在四个月内向数百万用户推出 AI 生成的替代文本功能，通过自动化摄影师不愿处理的繁琐图像 SEO 工作，实现 35% 的采用率，同时不触碰他们引以为傲的创意创作。
How Pixieset achieved 35% AI feature adoption by solving the right problem with Amazon Bedrock aws.amazon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 8月11日

在 Amazon EKS 上运行交互式 IDE，借助 SageMaker AI 赋能您的 AI 工作流

Amazon EKS 上的 Amazon SageMaker AI Spaces 附加组件可在您的机器学习团队已运营的集群上托管 JupyterLab 和代码编辑器环境。本文介绍如何安装和配置该附加组件，并通过浏览器以及通过 SSH-over-SSM 从 VS Code 进行连接，同时将您的团队迁移至使用 Amazon Cognito 的 OpenID Connect 登录方式。
Run interactive IDEs on Amazon EKS with SageMaker AI to power up your AI workflows aws.amazon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 8月10日

nOps 借助 Amazon Bedrock AgentCore 将 FinOps 代理的交付速度提升了 75%

nOps 在 Amazon Bedrock AgentCore 上重建了其 Clara FinOps AI 代理，取代了自行管理的运行 LangChain 和 LangGraph 的 Amazon EKS 集群。此举将上市时间缩短了 75%（从 10-12 个月减少至 4 个月），提升了响应质量，并降低了运维负担，同时通过 Databricks Lakehouse Metric Views 保持分析的可治理性。
How nOps shipped FinOps agents 75% faster with Amazon Bedrock AgentCore aws.amazon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 8月10日

Cohere Health 如何利用 Amazon Bedrock AgentCore 实现临床政策的数字化

在本文中，您将了解 Cohere Health 如何利用 AgentCore 构建多租户代理架构：借助 AgentCore Runtime 的安全 MicroVM 隔离、通过 AgentCore Gateway 实现统一工具访问、AgentCore Memory 以及 Agent Skills 开放标准，快速扩展政策数字化能力，同时保持透明度、版本控制和人工监督。
How Cohere Health digitizes clinical policies using Amazon Bedrock AgentCore aws.amazon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 8月7日

控制代理行为及成本，超越单一操作：Amazon Bedrock AgentCore 的新功能

了解 Amazon Bedrock AgentCore 的新功能：由 Dogwood 驱动的时序策略，这是一种面向 AI 代理的新开源策略语言，以及网关上的速率限制。这些功能使您能够对代理操作的序列实现确定性控制，并设定无论代理行为如何均有效的成本上限。
Control agent behaviors and cost beyond a single action: new capabilities in Amazon Bedrock AgentCore aws.amazon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 8月6日

使用 OpenTelemetry 和 Amazon CloudWatch 为 Amazon Bedrock 上的 Codex 构建可见性

随着工程团队采用 Codex 等编码代理，领导者需要对其采用情况、使用情况和可靠性具备可见性。本文介绍如何将 Codex 的 OpenTelemetry 指标路由至本地收集器，进而发送至 Amazon CloudWatch，以获取按用户、团队和成本中心划分的 AWS 原生使用视图。
Build visibility for Codex on Amazon Bedrock with OpenTelemetry and Amazon CloudWatch aws.amazon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 8月6日

使用 Amazon Bedrock 上的单区域 Claude Code 实施数据驻留

一位受监管的客户需要所有 Claude Code 推理均在单一 AWS 区域（伦敦）内处理，而不仅限于地理范围内。本文展示了两种将 Claude Code 固定在 Amazon Bedrock 特定区域的方法：应用推理配置文件或 Mantle 端点，并配合 IAM 区域条件，同时介绍如何在 AWS CloudTrail 中验证合规性。
Enforcing data residency with single-Region Claude Code on Amazon Bedrock aws.amazon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 8月6日

使用 Amazon Bedrock 和 AWS Lambda 构建代理应用部署器

PDI Technologies 构建了 PDI Brew，这是一个基于 AWS 的智能体平台，非技术人员可用纯英语描述所需工具，即可在数秒内获得完全配置好的多租户 Web 应用程序。了解可插拔规划器与 AWS Lambda 配置智能体如何将纯英语意图转化为由 Amazon Bedrock 支撑的受管多租户应用程序。
Building an agentic app deployer with Amazon Bedrock and AWS Lambda aws.amazon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 8月6日

LendingTree 如何在 Amazon Bedrock 上构建多智能体抵押贷款助手

了解 LendingTree 如何在 Amazon Bedrock 上构建生产级多智能体抵押贷款助手。三个协同工作的智能体利用 LangGraph、模型上下文协议（Model Context Protocol）以及内置防护栏的 Amazon Nova 模型，提供全天候个性化抵押贷款指导，同时满足严格的金融服务合规要求。
How LendingTree built a multi-agent mortgage assistant on Amazon Bedrock aws.amazon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 8月5日

Mobileye 如何利用 Amazon Bedrock AgentCore 转型支持运营

在本文中，我们将探讨 Mobileye 如何在 Amazon Bedrock AgentCore 上部署 AI 支持代理解决方案——从引发该构想的支撑瓶颈，到验证其可行性的概念验证，再到连接本地系统与 AWS 云服务的混合架构。这种方法适用于那些在扩展 AI 代理的同时，仍需维持企业级治理与安全标准的组织。
How Mobileye transformed support operations using Amazon Bedrock AgentCore aws.amazon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 8月5日

我们如何构建 MCP 桥接，使托管在 AgentCore 中的 AI 代理能够访问本地 MCP 工具

在 Amazon Bedrock AgentCore 上运行的 AI 代理位于云端，而用户的工具和文件则存储在其笔记本电脑上。了解如何构建一个安全的 MCP 桥接方案，使其能够通过浏览器扩展和 Chrome 原生消息传递，将已签名的消息通过现有的 WebSocket 连接进行隧道传输，从而让云托管的代理调用本地 MCP 服务器，且无需开放端口或配置 VPN。
How we built an MCP bridge to give our AgentCore-hosted AI agent access to local MCP tools aws.amazon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 8月5日

在 Amazon Bedrock 中引入 Web 搜索，以实现对基础模型的 grounding

今天，我们正式推出 Amazon Bedrock 上的 Web 搜索通用可用性。这是一个服务器端内置工具，能够将模型响应基于当前的网络知识进行 grounding。借助 Web 搜索，grounding 已成为 Amazon Bedrock 的原生能力，无需集成第三方供应商，无需编排外部 API，也无需进行额外的第三方供应商安全审查。在本篇博客中，我们将介绍 Amazon Bedrock 上的 Web 搜索是什么、为何重要、如何使用 OpenAI Responses API 启用它，以及如何开始使用该工具。
Introducing Web Search on Amazon Bedrock for foundation model grounding aws.amazon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 8月4日

使用 Amazon Bedrock AgentCore 实现自动化网络洞察提取

通过人工从数十个网站中提取见解很快会变得难以应对。本文展示了如何利用 Amazon Bedrock AgentCore Browser、Amazon Bedrock、Amazon OpenSearch Serverless 和 AWS Lambda 构建一个自动化网络见解提取解决方案，该方案可监控 RSS 订阅源、可靠地渲染网页，并使 AI 提取的见解具备可搜索性。
Automated web insight extraction with Amazon Bedrock AgentCore aws.amazon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 8月4日

从数周缩短至数分钟：Formula 1® 如何利用 AWS 上的代理型 AI 加速数据运营

F1® 与 AWS 合作构建数据加速器，利用 Amazon Bedrock AgentCore 上的代理式 AI 技术，对其营销技术（MarTech）数据平台进行转型。了解 F1 如何将数据源接入时间从长达 8 周缩短至约 40 分钟，实现模式演进的自动化，并在其粉丝互动数据资产中实现端到端可观测性。
From weeks to minutes: How Formula 1® uses agentic AI on AWS to accelerate data operations aws.amazon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 8月3日

Yahoo 如何利用 Amazon Bedrock 增强搜索再营销

在本文中，我们展示了 Yahoo 如何利用 Amazon Bedrock 增强其 Yahoo DSP 广告技术套件中的搜索再营销（Search Retargeting, SRT）能力。SRT 是一项核心受众定向解决方案，可帮助广告主基于用户的历史搜索行为触达目标用户，从而将搜索意图与展示广告、视频广告及原生广告相结合。除了针对用户在 Yahoo 搜索中输入的关键词进行定向外，SRT 还利用人工智能识别并触达那些在 Yahoo 及整合的合作伙伴系统中通过搜索活动表现出明确意图的用户。
How Yahoo enhances search retargeting using Amazon Bedrock aws.amazon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 7月30日

使用 Amazon Bedrock AgentCore Identity 通过私钥 JWT 进行身份验证

本文介绍 AgentCore Identity 中私钥 JWT 客户端认证的工作原理，并回顾支持的授权流程。随后，我们将演示如何创建 AWS KMS 签名密钥、将其公钥注册到身份提供商、在 AWS 管理控制台配置凭据提供者，并查看记录代理访问操作的示例 AWS CloudTrail 事件。
Authenticate with Private Key JWT using Amazon Bedrock AgentCore Identity aws.amazon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 7月29日

超越 RAG：面向企业级 AWS AI 的任务感知知识压缩

传统 RAG 在处理跨越数百份文档的分析任务时存在性能瓶颈。本文介绍如何在 AWS 上利用任务感知知识压缩（TAKC）技术，将整个知识库预压缩为特定任务表示，并在多个保真度层级进行缓存，同时为每个查询路由至合适的层级，并提供可部署的开源实现。
Beyond RAG: Task-aware knowledge compression for enterprise AI on AWS aws.amazon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 7月27日

Deepgram 通过 AWS IAM 临时委托增强了对 Amazon SageMaker AI 的支持

在本文中，我们介绍 Deepgram 为何基于 IAM 临时委托进行构建，端到端的集成方式如何运作，以及该集成如何为在 SageMaker AI 上运行 Deepgram 语音模型的客户提供赋能。通过此项集成，Deepgram 将处理 SageMaker AI 支持工单的初步调查时间从数天缩短至数分钟。
Deepgram enhances Amazon SageMaker AI support with AWS IAM Temporary Delegation aws.amazon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 7月27日