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在AWS上使用Smartsheet MCP为AI代理提供工作流上下文
Smartsheet模型上下文协议（MCP）服务器让AI代理能够读取、更新并基于实时数据采取行动。本文介绍在AWS上连接它的两种方式：面向业务团队的Amazon Quick和面向开发者的Kiro，从而让你的代理能够使用Smart
AWS 人工智能 · 发布日期 2026/10/21 01:59借助 AWS 上的 Smartsheet MCP 为 AI 智能体提供工作管理上下文
Smartsheet 模型上下文协议（MCP）服务器让 AI 代理能够读取、更新实时工作管理数据并据此采取行动。本文介绍在 AWS 上连接它的两种方式：面向业务团队的 Amazon Quick 和面向开发者的 Kiro，让你的代理能够
AWS 人工智能 · 发布日期 2026/10/21 01:59从数据到决策：借助 Amazon Quick 和 Amazon Bedrock AgentCore 实现对话式供应链智能
企业供应链数据丰富但洞察匮乏，用于决策的数据分散在 ERP、监控、采购和电子邮件中。本文介绍 Amazon Bedrock AgentCore 如何将这些系统暴露为受治理的工具层，以及
AWS 人工智能 · 发布日期 2026/10/21 01:52为在 Amazon SageMaker HyperPod 上进行多语言推理而微调 GPT-OSS-20B
了解我们如何为在 Amazon SageMaker HyperPod 上进行多语言推理而微调 GPT-OSS-20B，以及如何在监督微调（SFT）与基于 GRPO 的强化学习之间做出选择。SFT 将推理语言准确率从 22% 提升至 100%，
AWS 人工智能 · 发布日期 2026/10/21 01:48Octave 如何在 Amazon Bedrock 上构建安全的多租户 AI 基础
Octave 在 Amazon Bedrock 上构建了安全的多租户 AI 基础，使用 Cohere Embed v4 进行嵌入，并使用 Amazon Bedrock AgentCore 实现隔离的智能体执行，以支撑一个可搜索 20 亿份受监管文档的投诉分诊助手
AWS 人工智能 · 发布日期 2026/10/21 01:34通过跨区域推理在加拿大从 Amazon Bedrock 访问 OpenAI GPT 模型
加拿大组织现在可以通过跨区域推理，在加拿大（中部）和加拿大西部（卡尔加里）区域从 Amazon Bedrock 访问 OpenAI GPT-5.6、GPT-6 和 GPT-6.1 模型。本文介绍这些模型和推理配置文件，
AWS 人工智能 · 发布日期 2026/10/21 00:42使用 AWS Agent Registry 在运行时发现工具
随着智能体的工具目录从少数几个工具增长到数百个，硬编码的工具连接方式会失效。本文介绍一个基于 AWS Agent Registry 构建的运行时“发现、实例化、执行”循环，其中编排器会发现 MCP 服务器
AWS 人工智能 · 发布日期 2026/10/21 00:22在AWS上使用X.509 PKI保障AI代理身份安全
了解如何使用 Keyfactor EJBCA 和 AWS 服务，通过加密身份保护多智能体 AI 系统。该参考架构结合了签名请求信封、用户签名的委托断言、RFC 8693 受众范围令牌
AWS 人工智能 · 发布日期 2026/10/21 00:03Eon如何在Amazon Bedrock AgentCore上通过MCP Gateway构建多云调查
了解 Eon 如何用单一的经过身份验证的 Amazon Bedrock AgentCore 网关取代 AWS、GCP 和 Azure 上按工具划分的凭证和本地 MCP 进程，为 100 多名开发者和自主代理提供对生产环境的统一访问
AWS 人工智能 · 发布日期 2026/10/20 23:57使用Denodo和Amazon Bedrock AgentCore在AWS上为代理式AI构建语义层
使用 Denodo 平台和 Amazon Bedrock AgentCore 在 AWS 上为代理式 AI 构建受治理的语义层。它将 Amazon Aurora、Amazon Redshift 和本地 PostgreSQL 数据库联合为单一的客户 360 视图，供代理查询
AWS 人工智能 · 发布日期 2026/10/20 23:39使用Strategy Mosaic和Amazon Bedrock AgentCore在AWS上为代理式AI构建语义层
我们语义层系列的第三篇文章使用 Strategy Mosaic 在 Amazon Redshift 和 Amazon Aurora 上构建客户 360，通过 Mosaic MCP 服务器将其暴露给 Amazon Bedrock AgentCore 上的 Strands 代理，并强制执行按用户
AWS 人工智能 · 发布日期 2026/10/20 23:36使用 AtScale 和 Amazon Bedrock AgentCore 在 AWS 上为智能体式 AI 构建语义层
我们语义层系列的第三篇文章，使用 AtScale 在 Amazon Redshift 上构建一个受治理的客户 360 模型，然后通过 AtScale MCP 服务器将其暴露给 Amazon Bedrock AgentCore 上的 Strands 代理。身份传播、RBAC、行
AWS 人工智能 · 发布日期 2026/10/20 23:33Amazon Bedrock 上 Anthropic Claude 模型的结构化输出
Amazon Bedrock 现已在 bedrock-runtime 和 bedrock-mantle 端点上为所有 Anthropic Claude 模型支持结构化输出。无需自定义解析或重试逻辑，即可获得符合已定义结构的 schema 兼容 JSON
AWS 人工智能 · 发布日期 2026/10/20 07:32开发者现在可以通过全新的AWS体验访问SageMaker Studio
新的Amazon SageMaker AI客户现在只需几个步骤即可进入完全配置好的SageMaker Studio环境。使用您已有的身份（如Amazon、Apple、GitHub或Google）注册，无需高级AWS账户或凭证
AWS 人工智能 · 发布日期 2026/10/20 06:39Amazon SageMaker JumpStart：2026 年迄今回顾
Amazon SageMaker JumpStart 在 2026 年前三个季度从 30 家提供商处接入超过 100 个新模型。本次回顾涵盖模型接入亮点及 JumpStart 增强功能，包括简化的 Model Hub、预配置
AWS 人工智能 · 发布日期 2026/10/20 05:14TwelveLabs 的 Pegasus 1.5 现已在 Amazon Bedrock 中可用
TwelveLabs Pegasus 1.5 现已在 Amazon Bedrock 中可用。该视频语言模型可将长视频转化为结构化、带时间戳的元数据：定义关键时刻，并以 JSON 形式返回每个匹配片段，同时提供新的视频分段
AWS 人工智能 · 发布日期 2026/10/20 00:49Deepgram 如何借助 AWS Trainium 大规模优化语音 AI
Deepgram 与 AWS Forward Deployed Engineering 团队合作，将其 Nova-3 语音转文本模型移植到 AWS Trainium2，用于离线批量推理。本文介绍了移植到 AWS Neuron 技术栈、内核级调优、数据并行 Rust
AWS 人工智能 · 发布日期 2026/10/20 00:23基于推送的 KV 传输，以提升 vLLM 中分离式推理的 TTFT 和 TPOT
vLLM 的预填充-解码分离将 LLM 推理拆分到多个引擎实例上，但必须在它们之间传输 KV 缓存。本文介绍一种基于推送的 NIXL 连接器，它将传输协调移出关键路径，实现
AWS 人工智能 · 发布日期 2026/10/20 00:05通过 vLLM 中的双向 KV 传输改善多轮智能体工作负载的 TTFT
多轮智能体工作负载在每一轮都会重新处理不断增长的对话上下文，从而推高延迟。了解双向 KV 缓存传输如何让预填充节点和解码节点跨轮次复用先前计算过的上下文，从而缩短首
AWS 人工智能 · 发布日期 2026/10/20 00:03构建对 AI 智能体的信任：基于 Amazon Bedrock AgentCore 的生产级评估框架
自主AI智能体会悄然失效：延迟保持平稳，而答案质量却在不知不觉中下降。本文分享了一个九阶段评估框架，该框架构建于Amazon Bedrock AgentCore之上，能够捕捉整个智能体生命周期中的静默质量回退
AWS 人工智能 · 发布日期 2026/10/17 04:48推出Reflection Beam：一个用于AWS上智能体编码的开放权重模型
Reflection AI 的 Beam 是一个开放权重模型，面向智能体编程和长周期任务。本文介绍如何在 AWS 上部署 Beam：可以从 Amazon SageMaker JumpStart 实时端点开始，或使用 Amazon SageMaker HyperPod Inference 配合
AWS 人工智能 · 发布日期 2026/10/16 23:23Meta的Muse Spark Open现已在Amazon SageMaker JumpStart中可用
Muse Spark Open是Meta针对编码优化的开放权重模型，现已在Amazon SageMaker JumpStart中提供。使用SageMaker Studio或SageMaker Python SDK将其部署到你自己的AWS账户中的SageMaker AI端点，并运行你的第一个
AWS 人工智能 · 发布日期 2026/10/16 01:43深度信任：在不失控的前提下赋予智能体更多自主权
企业领导者希望 AI 代理承担更多工作，但并不完全信任它们每次都能正确行事。Trust in Depth 是 AWS 的分层方法——界定范围、了解、约束、观察和证明——使代理在满足其条件时能够自主行动
AWS 人工智能 · 发布日期 2026/10/15 23:05使用Amazon Bedrock AgentCore构建自我改进的文档处理
了解如何使用Amazon Bedrock AgentCore构建一个代理式智能文档处理（IDP）系统，该系统能够以最少的人工干预对业务文档进行分类、提取、验证和学习，并自动处理新的d
AWS 人工智能 · 发布日期 2026/10/15 00:24
