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2026-03-26
使用 Pipecat 和 Amazon Bedrock AgentCore Runtime 部署语音智能体（第一部分）本文深入探讨如何利用 Pipecat 框架与 Amazon Bedrock AgentCore Runtime 部署实时语音智能体。文章对比了 WebSocket、WebRTC 及电话接入等多种网络传输方案，并提供实用的架构指南与代码示例，帮助开发者构建低延迟、高响应的对话系统。
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2026-03-24
将 Amazon Bedrock AgentCore 与 Slack 集成本文详细介绍了如何将 Amazon Bedrock AgentCore 集成到 Slack 中，使团队能够在工作区内直接与 AI 代理进行交互，无需切换应用。文章涵盖了安全验证、会话上下文维护和响应超时处理等关键技术点，并提供了一个使用 AWS CDK 构建的完整解决方案。
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2026-03-13
使用 Amazon Bedrock AgentCore 中的策略保护 AI 代理本文深入探讨了如何在 Amazon Bedrock AgentCore 中利用策略（Policy）来确保 AI 代理的安全。通过一个医疗预约调度代理的案例，展示了如何利用 Cedar 语言将业务规则转化为可执行的策略，实现运行时、可审计的权限控制，有效隔离敏感数据，防止越权访问和潜在的安全风险，为构建生产级智能体系统奠定基础。
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