Category: Artificial Intelligence

打通数据孤岛、实现异构数据智能整合，已成为企业数字化转型的关键突破口，具备语义理解、跨源融合与合规保障能力的AI数据平台将成为核心解法。

本文旨在通过一条务实的技术路径，介绍如何基于 AgentCore Runtime 与 Bedrock 模型平台，搭建能够直接承载 Claude Agent SDK 智能体的生产级运行环境。内容将涵盖本地开发、模型调用、环境配置、部署流程及常见问题排查等关键环节，以期帮助开发者更顺畅地将自主式智能体应用于实际业务场景。

利用生成式AI多模态模型用于视频理解从而进行视频编辑的指南，通过多模态大模型对视频内容进行深入理解，在此基础上提供了一套智能剪辑的功能集合，用于简化视频编辑工作流，提高视频创作效率，从而为观众提供更友好和丰富多样的视觉体验。

Web Bot Auth 的出现，为测试智能体提供了一个稳定、可识别的访问身份，让自动化流程在现代网站防护体系中能够更顺滑地运行。测试不再频繁被 CAPTCHA 或安全策略打断，也不再依赖脆弱的绕过方案，而是以一种更清晰、可控的方式与网站端协同。对于测试团队来说，这意味着更少的干扰、更高的效率，以及更容易维护的自动化体系。让智能体以更合理的方式工作，让测试过程回归本身应有的连续性与可预期性。

本文介绍了Amazon Bedrock AgentCore Browser与Dify开源平台的集成方案，解决了传统工具无法处理JavaScript动态内容、复杂交互和会话状态管理的难题。AgentCore Browser是AWS推出的云端托管浏览器服务，提供完整的Chromium功能、会话持久化、安全隔离和智能反爬虫能力。通过Dify插件机制集成后，用户可以在工作流中实现自动化网页交互。

本文旨在引导开发者走通一个从机械臂配置开始，经过数据采集，云端模型训练，最终部署到开发板上运行的端到端闭环流程

介绍利用 MCP 协议将博查搜索集成到 Amazon Quick Suite 的完整方案，包含架构设计和部署步骤，助力企业打造智能化数字工作空间。

本文介绍一种开发商品广告图审查Agent的方案，帮助制造业客户实现自动化、高效率的内容合规审核

今天，我们宣布在 Amazon SageMaker HyperPod 中推出两项全新的 AI 模型训练功能：无检查点训练 和 弹性训练。前者通过启用点对点状态恢复，减少了对传统基于检查点的恢复方式的依赖；后者则使 AI 工作负载能够基于资源可用性自动扩展。

今天，我很高兴宣布，Amazon SageMaker AI 针对 Amazon Nova、DeepSeek、GPT-OSS、Llama、Qwen 等热门 AI 模型，推出了全新的无服务器模型定制功能。这项新的定制能力提供了易于使用的界面，支持强化学习等最新的微调技术，使您能够将 AI 模型定制流程从数月缩短至数天。