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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

构建能够与 Anchor Browser 和 AgentCore 支付进行交易的智能体

了解 AWS 生成式 AI 创新中心合作伙伴代理工厂（Partner Agent Factory）与 Anchor Browser 如何构建能够自主支付受 x402 保护的 Web 资源和 API 的 AI 代理。Amazon Bedrock AgentCore 支付功能可检查预算、签署交易并重试请求，同时不向代理运行时暴露钱包凭证。
Building agents that transact with Anchor Browser and AgentCore payments aws.amazon.com
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使用托管授权管理 Amazon Bedrock 的私有定价优惠

在数十或数百个 AWS 账户中管理 AI 模型访问权限时，若每个账户都必须单独接受 AWS Marketplace 私有定价报价（MPPO），会产生摩擦。本文介绍两种在 AWS License Manager 中激活 MPPO 授权的方法：一种用于一次性修复的轻量级脚本，另一种用于持续事件驱动处理的 CDK 自动化方案。
Manage private pricing offers for Amazon Bedrock with managed entitlements aws.amazon.com
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How ShipStation Global 利用 Amazon Bedrock AgentCore 构建 AI 驱动的 IT 服务台”

ShipStation Global 的工程团队开发了 Deckhand，这是一款基于 Amazon Bedrock AgentCore 构建的 Slack 人工智能 IT 服务台代理。它从精选的知识库中回答常规 IT 问题，读取错误消息截图，并创建 Jira 工单。在前三个月内，它解决了 97.5% 的频道查询，并获得 96% 的正面反馈评分。
How ShipStation Global built an AI IT help desk on Amazon Bedrock AgentCore aws.amazon.com
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使用 Amazon Bedrock 上的 Grok 4.7 构建长周期智能体

Grok 4.7 现已在 Amazon Bedrock 上可用。在本篇博客中，我们基于 Grok 4.7 构建了一个工具调用代理，并在四个推理努力级别下针对三个推理任务进行了评估，衡量了每个已完成任务的正确性和 token 成本。我们还展示了如何调整每次请求的权衡，并在生产环境中对其进行监控。
Build long-horizon agents with Grok 4.7 on Amazon Bedrock aws.amazon.com
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Amazon SageMaker AI 上的专家混合（Mixture-of-Experts）内核工程

AWS 工程师分享了针对 Amazon SageMaker AI 上融合式混合专家（MoE）模型的内核优化：利用 Swap-AB 提升 WGMMA 利用率，通过 Triton 后端路由实现 FP8 量化，并消除 Triton JIT 重新编译。这些优化共同实现了 H200 GPU 上高达 10% 的吞吐量提升和高达 9% 的首个 Token 生成时间（Time to First Token）缩短。
Mixture-of-Experts kernel engineering on Amazon SageMaker AI aws.amazon.com
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在 Amazon Bedrock 上访问 OpenAI GPT 模型，支持在泰国、马来西亚、新加坡、印度尼西亚和台湾的全球跨区域推理

学习如何在 Amazon Bedrock 上运行 OpenAI GPT-6 Sol、Luna 和 Astra，通过新加坡、雅加达、泰国、马来西亚和台北的全球跨区域推理实现此功能。本文涵盖 Converse 和 OpenAI 兼容 API、IAM 和 SCP 权限、配额配置，以及从源区域监控推理。
Accessing OpenAI GPT models on Amazon Bedrock with global cross-Region inference in Thailand, Malaysia, Singapore, Indonesia, and Taiwan aws.amazon.com
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使用 Ray LLM 深度学习容器运行多节点推理工作负载

学习如何在 Amazon EKS 上部署一个大语言模型，使其跨越两个 GPU 节点运行，使用多节点 Ray LLM 深度学习容器，并通过一个 OpenAI 兼容的端点实现独立的预填充和推理节点。预构建的容器包含完整的推理栈，因此您只需配置部署，而无需自行组装。
Run multi-node inference workloads using Ray LLM Deep Learning Containers aws.amazon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 10月12日

按推理次付费的 AI 智能体：BlockRun 和 Incarna 如何利用 Amazon Bedrock AgentCore 支付

Amazon Bedrock AgentCore 支付功能为 AI 代理提供按需支付服务的管理方式，并由基础设施强制执行支出限制。了解 Incarna 的代理如何通过 x402 按次向 BlockRun 支付模型推理费用，将添加 x402 支付支持的工作量从数月缩短至数天。
Pay-per-inference for AI agents: How BlockRun and Incarna use Amazon Bedrock AgentCore payments aws.amazon.com
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使用 Amazon SageMaker HyperPod 在团队间共享 GPU 集群，实现隔离与公平性

一种安全共享多个团队使用的单个 Amazon SageMaker HyperPod EKS 集群的参考架构，采用 AWS IAM Identity Center 进行身份验证，利用各团队专属的 SageMaker Domains 和 Kubernetes 命名空间实现隔离，借助 HyperPod Task Governance 确保公平性，并通过命名空间级别的成本分配实现费用分摊。
Share GPU clusters across teams with isolation and fairness using Amazon SageMaker HyperPod aws.amazon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 10月8日

超越节省工时：构建代理自动化的商业案例

RPA 时代的投资回报率（ROI）模型遗漏了智能体自动化所创造的绝大部分价值。本文为中心卓越（Center of Excellence）领导者提供了一个框架，用于从节省时间、异常处理、决策质量以及维护经济性等多个维度，全面评估智能体的整体价值，并确定应优先自动化的工作流。
Beyond hours saved: Building the business case for agentic automation aws.amazon.com
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Cornerstone OnDemand 如何利用 Amazon Bedrock 将数据库诊断时间减少 78%

Cornerstone OnDemand 构建了 Orion AI，这是一个基于 Amazon Bedrock 和 Strands Agents 的多智能体系统，旨在将数据库运维从被动救火转变为主动自动化。一个三人团队在六个月内将数据库诊断时间从 45 分钟缩短至 10 分钟，降幅达 78%。了解其他团队可复用的设计决策。
How Cornerstone OnDemand cut database diagnosis by 78% with Amazon Bedrock aws.amazon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 10月7日

负责任的 AI 治理：AWS 如何助力客户与 ISO/IEC 42005:2025 标准保持一致

AWS 投资于有助于客户符合负责任的 AI 治理国际标准的工具。在本篇博客中，我们将探讨 AI 系统影响评估：其定义、如何提升企业级风险管理，以及 ISO/IEC 42005:2025 如何将这些评估的开展与记录最佳实践纳入标准。
Responsible AI governance: How AWS positions customers to align with ISO/IEC 42005:2025 aws.amazon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 10月6日

使用 Amazon Bedrock AgentCore、托管知识库和 Nova Sonic 构建语音旅行管家。

在航空应用中添加语音旅行管家，利用 Amazon Bedrock AgentCore、Amazon Nova Sonic 实现实时语音交互，以及 Amazon Bedrock Knowledge Bases 提供政策解答。旅客可通过语音办理改座、查询延误及咨询政策问题，该代理通过 MCP 工具连接后端，并在写入前确认每一项变更。
Build a voice travel concierge with Amazon Bedrock AgentCore, Managed Knowledge Base and Nova Sonic aws.amazon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 10月6日

新代理技能：针对您的代码代理优化的 Amazon SageMaker 生成式 AI 推理

Amazon SageMaker 优化的生成式 AI 推理通过 AWS Agent Toolkit 引入了 aws-ai-ml 技能，赋予 Kiro、Claude Code 和 Codex 等编码代理在推理优化与基准测试方面的深厚专业知识。只需描述您的需求，您的代理即可生成可执行的 SageMaker Python SDK v3 代码，用于基准测试、推荐并比较部署方案。
New agent skill: Amazon SageMaker optimized generative AI inference for your coding agent aws.amazon.com
RSS Hunter RSS Hunter • 10月5日

打造企业级 Amazon Quick：自动化且可审计的跨账户资源提升

将 Amazon Quick 资源（代理、操作连接器、知识库、流程和空间）从开发环境推广到生产 AWS 账户一直是一项手动且易出错的繁琐任务。本文展示了如何在 Amazon Bedrock AgentCore 上通过一个幂等且可审计的 MCP 服务器实现跨账户自动化推广。
Making Amazon Quick enterprise-ready: Automated, auditable cross-account resource promotion aws.amazon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 10月5日

使用 Amazon Bedrock AgentCore 评估多智能体系统的可解释性与有用性

多智能体系统需要比流畅响应更深层的保障：它们必须选择正确的工具、遵守约束条件，并解释其决策。学习如何构建基于 Strands 的多智能体供应链决策系统，并使用 Amazon Bedrock AgentCore 评估进行评测，涵盖内置评估器、自定义评估器及可解释性评估器。
Evaluating multi-agent systems for explainability and helpfulness with Amazon Bedrock AgentCore aws.amazon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 10月5日

使用 Amazon Quick 和裁决查询模式，批量扫描数千份租赁协议以进行合规性检查

“裁决查询”模式将 Amazon Quick Chat 代理与有界 MCP 服务器通过确定性规则引擎进行配对，以提供可证明完整且可辩护的合规性答案。本文通过参考架构和一个可部署的 AWS CDK 示例进行讲解，并以租赁合规性作为贯穿始终的示例。
Sweep thousands of leases for compliance using Amazon Quick and the Adjudicated Query pattern aws.amazon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 10月2日

在 Claude Desktop 中添加带有 Amazon Bedrock AgentCore 的安全网络搜索功能

Amazon Bedrock 上的 Claude Desktop 受限于模型的知識截斷時間，且無法使用網頁搜尋。在本篇文章中，我們將介紹如何透過 Amazon Bedrock AgentCore Gateway 將 Claude Desktop 連接到網頁搜尋功能，並採用基於 JWT 的入站認證，整合 AWS IAM Identity Center 與 Amazon Cognito。
Add secure Web Search to Claude Desktop with Amazon Bedrock AgentCore aws.amazon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 10月2日

在 Amazon SageMaker AI 上使用多轮强化学习微调搜索智能体

微调可教会小型搜索代理其工具与环境，使其在更低的延迟和成本下具备前沿模型的可靠性。在本篇博客中，我们在 Amazon SageMaker AI 上利用多轮强化学习（MTRL）对基于大语言模型的搜索代理进行微调，并分享了我们在检索质量与可靠性方面所测得的各项增益。
Fine-tune a search agent with multi-turn RL on Amazon SageMaker AI aws.amazon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 10月2日

在由 Amazon Quick 构建的 AI 应用中，提供受管的可实时服务数据。

在 Amazon QuickSight 中，通过“应用中的实时数据”功能，AI 构建的应用可实时查询您受管制的 QuickSight 数据集，而非静态的构建时快照。每次查询均基于查看应用的用户执行，因此行级和列级安全策略将按每位读者应用。了解如何使用自然语言构建、发布并共享实时数据应用。
Serve live, governed data in AI-built apps with Amazon Quick aws.amazon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 10月1日

使用 NVIDIA NeMo Agent Toolkit 和 Amazon S3 Vectors 构建代理记忆

学习如何在部署于 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 的 NVIDIA NeMo Agent Toolkit (NAT) 中，将 Amazon S3 Vectors 用作持久化内存层。本文展示了 NAT 内存子系统的工作原理，并演示了如何使用多智能体投资研究用例，将 Amazon S3 Vectors 实现为自定义内存提供者。
Build agent memory with NVIDIA NeMo Agent Toolkit and Amazon S3 Vectors aws.amazon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 10月1日

利用 AWS 上的上下文多臂老虎机实现个性化，从而提升转化漏斗各阶段的转化率

生成式 AI 使得大规模生产个性化内容变得廉价，但您向每位客户展示哪种变体？Amazon Payments 在 Amazon SageMaker AI 上采用了多目标上下文多臂老虎机算法，以个性化获取漏斗，为某一受众群体实现了个位数的高转化率提升，并认识到内容而非模型才是制约因素。
Uplifting conversion across the acquisition funnel with personalization using contextual bandits on AWS aws.amazon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 10月1日

使用 Amazon Bedrock AgentCore 构建环境代理：从事件驱动信号到人机协同工作流

环境代理（Ambient agents）通过响应事件（如 Amazon S3 上传、定时任务或警报）来触发操作，而非等待聊天提示。本文介绍如何在 Amazon Bedrock AgentCore 上构建与框架无关的环境代理，使用 Amazon SQS、AWS Lambda 和 Amazon DynamoDB，并配备一个 ask_human 工具以及用于人工介入审查的 Jobs 页面。
Building ambient agents with Amazon Bedrock AgentCore: From event-driven signals to human-in-the-loop workflows aws.amazon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 10月1日

uniopen 如何针对生产部署定制 Amazon Nova 以符合其零售内容审核政策

看看台湾统一企业集团的零售平台 uniopen 如何借助 Amazon SageMaker AI 中的监督微调（supervised fine-tuning）和提示优化（prompt optimization），将 Amazon Nova 2 Lite 适配至其内容审核政策。相关的业务评估与发布门禁机制确保了质量可控。
How uniopen customized Amazon Nova to their retail moderation policies for production deployment aws.amazon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 10月1日

在 Amazon Bedrock AgentCore 运行时实例上构建多智能体音乐制作流水线

Amazon Bedrock AgentCore 运行时实例为多智能体工作流提供由 AWS 托管的配备 GPU 的 EC2 基础设施、持久化存储和多日会话支持。在本篇博客中，我们部署了一个包含三个智能体的音乐制作流水线，这些智能体共驻于一个 GPU 实例上，共享文件系统，并通过相互协作传递任务，最终完成一首成品曲目。
Build a multi-agent music production pipeline on Amazon Bedrock AgentCore Runtime Instances aws.amazon.com
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Amazon Bedrock 将 Claude 模型的可用性扩展至印度境内的本地推理

Anthropic 的 Claude Opus 5、Claude Sonnet 5 和 Claude Haiku 4.5 现已通过 Amazon Bedrock 地理跨区域推理功能在印度地区上线。您可以在处理印度区域内数据时访问这些模型，并通过 Amazon Bedrock 控制台，或借助 Messages、InvokeModel 和 Converse API 开始使用。
Amazon Bedrock expands Claude model availability to in-country inferencing in India aws.amazon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 9月30日

在首尔和新加坡区域推出 Anthropic 模型，支持本地推理

Amazon Bedrock 现已支持 Anthropic 的 Claude Opus 5 和 Claude Sonnet 5 模型，在韩国区域提供区域内推理服务，新加坡区域提供 Claude Sonnet 5 的区域内推理服务。如果您在韩国或新加坡有本地数据处理需求，现在可以大规模使用这些 Anthropic 模型，且推理将完全在您调用的区域内进行处理。
Introducing Anthropic models on Amazon Bedrock for in-region inference in Seoul and Singapore aws.amazon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 9月30日