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以下是 Amazon Bedrock 相关的文章

2025-11-19
使用 AWS AI 服务让井字棋“活”起来本文详细介绍了如何利用 Amazon Bedrock、Strands Agents、AWS IoT Core 等 AWS AI 服务构建一个名为 RoboTic-Tac-Toe 的互动游戏。该项目展示了大型语言模型（LLMs）如何理解游戏策略、处理复杂任务，并实时控制物理机器人完成井字棋操作，为生成式 AI 在机器人和物理硬件中的应用提供了创新范例。
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2025-11-18
Amazon Bedrock AgentCore 与 Claude：利用智能体 AI 转型业务企业 AI 的讨论已发生根本性转变，重点已转向“AI 能否自主执行复杂的业务流程”。麦肯锡研究显示，智能体 AI 有潜力到 2030 年创造数千亿美元的收入。本文深入探讨了 Amazon Bedrock AgentCore 与 Anthropic Claude 的结合，如何为企业提供部署规模化、安全可靠的智能体 AI 所需的基础设施和模型能力，并展示了 Cox Automotive 和 Druva 等公司的实际生产案例。
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2025-11-15
使用Biomni工具和Amazon Bedrock AgentCore Gateway构建生物医学研究智能体本文介绍了如何结合Biomni工具和Amazon Bedrock AgentCore Gateway，构建一个强大的生物医学研究智能体。该智能体能集成超过30个专业数据库工具，并利用AgentCore的网关、内存和运行时服务，解决研究原型到生产部署之间的复杂性鸿沟，从而加速科学发现，同时保持企业级的安全性和可扩展性。
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2025-11-15
驾驭生成式AI的力量：Druva的多智能体副驾驶，简化数据保护流程 Druva与AWS合作，利用Amazon Bedrock构建了一款创新的生成式AI驱动的多智能体副驾驶系统，旨在彻底改变数据安全和网络弹性领域的客户体验。本文深入探讨了该系统的技术架构，重点介绍了如何通过自然语言查询、动态API选择和智能体协作，将原本需要数小时的手动日志排查工作缩短至几分钟，显著提升运营效率和客户满意度。
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2025-11-15
使用 Amazon Nova Sonic 让您的 Web 应用实现免提操作本文重点介绍了 Amazon Nova Sonic，这是一个来自 Amazon Bedrock 的前沿基础模型，它通过简单的流式 API 实现自然、低延迟的双向语音对话，帮助 Web 应用实现免提操作。我们将演示如何将这种真正的“语音优先”体验集成到一个参考应用中，使任务管理转变为流畅的对话式交互，从而解锁新的工作流和交互模式。
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- AI行业应用
- AI工具应用
2025-11-12
亚马逊 Bedrock AgentCore Runtime 中引入面向智能体间的协议支持亚马逊 Bedrock AgentCore Runtime 正式支持智能体间（A2A）协议，实现了跨平台、跨框架智能体之间的标准化通信、能力共享与协同操作。本文深入介绍了 A2A 协议在多智能体系统中的作用，包括其请求生命周期、安全认证机制，并通过一个企业级监控与事件响应的实际用例，展示了如何利用 A2A 实现不同框架（如 Google ADK、Strands、OpenAI SDK）构建的智能体无缝协作，显著简化了复杂任务的编排。
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2025-11-12
使用 Amazon Bedrock 中的 Cohere Embed 4 多模态嵌入模型驱动企业搜索 Cohere Embed 4 多模态嵌入模型现已在 Amazon Bedrock 中全面可用。本文深入探讨了该模型在企业搜索中的优势与独特能力，并演示了如何利用它与 Strands Agents、S3 Vectors 和 Bedrock AgentCore 集成，构建强大的代理式检索增强生成（RAG）工作流，有效处理复杂、多语言的企业文档。
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2025-11-11
Clario 如何利用 AWS 上的生成式 AI 自动化临床研究分析本文详细介绍了 Clario 如何利用 AWS 上的 Amazon Bedrock、SageMaker 和 OpenSearch 等服务，构建了一个强大的生成式 AI 解决方案，以自动化和优化临床结果评估（COA）访谈的分析。该方案实现了多语言转录、说话人区分和语义搜索，大幅提升了数据质量和运营效率，有望将人工审核时间从数周缩短至数小时，显著加速新疗法的开发。
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2025-11-08
将 Amazon Bedrock 代理连接到跨账户知识库本文深入探讨了在多账户 AWS 环境中，如何实现 Amazon Bedrock 代理与位于不同账户中的 Amazon Redshift 知识库的安全集成。我们介绍了一种基于 AWS Lambda 的无服务器解决方案，它通过安全的跨账户 IAM 角色转换，解决了 Bedrock 知识库对跨账户 Redshift 集成不原生支持的限制，确保了数据隔离和访问控制。
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- AI工具应用
- AI基础/开发
2025-11-08
普及人工智能：汤森路透如何利用 Amazon Bedrock 通过 Open Arena 为每位专业人士提供无代码AI支持汤森路透（TR）通过其Open Arena平台，利用Amazon Bedrock和其他AWS服务，成功实现了企业级AI的普及化。Open Arena提供了一个高度可扩展的无代码AI解决方案，使用户无需编程技能即可构建、评估和部署定制的生成式AI应用，目前拥有19,000名月活跃用户，实现了70%的员工采纳率。
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2025-11-05
使用 Amazon Bedrock AgentCore Runtime 直接代码部署，实现更快的迭代 AWS 推出 Amazon Bedrock AgentCore Runtime 的直接代码部署（Python）新功能，简化了 AI 代理的构建和迭代流程。开发者现在无需 Dockerfile 和 ECR 即可打包代码并部署，极大地提升了开发效率。本文详细对比了直接代码部署与容器化部署的优劣，并提供了使用 Strands Agents SDK 和 AgentCore 启动工具包进行快速部署的实例教程。
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2025-11-05
使用 Amazon Bedrock 上的自动化推理构建可靠的 AI 系统 – 第 1 部分本文是关于在 Amazon Bedrock Guardrails 中引入自动化推理（Automated Reasoning）检查的深度技术解析。该功能使用形式化验证技术，对 AI 输出进行数学验证，确保其符合业务规则和领域知识。我们将探讨其核心能力，如控制台体验、文档处理、验证类型（包括 VALID、SATISFIABLE、INVALID 等），并通过一个医院再入院风险评估系统案例，演示如何创建和测试策略，实现高置信度的内容生成。
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2025-11-01
Amazon Bedrock 现已在日本和澳大利亚推出 Anthropic Claude Sonnet 4.5 和 Haiku 4.5 的跨区域推理功能 AWS 宣布 Amazon Bedrock 现已为日本和澳大利亚的客户提供 Anthropic Claude Sonnet 4.5 和 Haiku 4.5 的跨区域推理（CRIS）功能。此更新允许客户在符合本地数据处理要求的前提下，利用这些先进模型处理复杂任务和企业工作负载。本文将详细介绍 CRIS 配置、迁移指南和配额管理最佳实践。
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- AI新闻/评测
- AI行业应用
2025-11-01
Clario利用Amazon Bedrock简化临床试验软件配置本文深入探讨了Clario如何借助Amazon Bedrock和Anthropic Claude 3.7 Sonnet，构建Genie AI服务，以彻底革新临床试验软件的配置流程。通过自动化数据提取、结构化和XML生成，Clario显著减少了手动工作量、降低了转录错误，并加速了高质量临床证据的生成，为生命科学行业树立了AI赋能的典范。
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2025-10-31
Amazon Bedrock AgentCore 浏览器中 Web Bot Auth（预览版）如何减少 AI 代理浏览网页时的 CAPTCHA 验证 AI 代理在执行网页浏览任务时，常被 CAPTCHA 验证阻碍。AWS 现通过 Amazon Bedrock AgentCore 浏览器引入 Web Bot Auth（预览版），该协议为 AI 代理提供可验证的加密身份。本文详细介绍了 Web Bot Auth 的工作原理、与 Cloudflare 等主要提供商的集成，以及它如何显著减少 CAPTCHA 摩擦，提升自动化工作流的可靠性。
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2025-10-24
亚马逊推出新AI购物工具，为你推荐产品并说明推荐理由亚马逊推出了名为“帮我决定”（Help me decide）的新AI功能，该工具会综合分析用户的搜索、浏览和购物历史，为用户推荐最合适的产品，并详细解释推荐理由。这项功能旨在通过个性化推荐提升购物信心，目前已在美国iOS、Android应用及网页端上线，背后集成了Bedrock、OpenSearch和SageMaker等AWS服务。
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2025-10-15
Amazon Bedrock自定义模型导入如何为Salesforce简化LLM部署 📢 转载信息原文链接：https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-amazon-bedrock-custom-model-import-streamlined-llm-deployment-for-salesforce/ 原文作者：Srik
- 2025-10-15
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