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以下是 AgentCore 相关的文章

2026-02-10
使用 Amazon Bedrock AgentCore 全栈启动模板加速智能体应用开发本文介绍了“全栈 AgentCore 解决方案模板 (FAST)”，这是一个可立即部署的入门项目，旨在加速基于 Amazon Bedrock AgentCore 的智能体应用的开发和生产部署。FAST 整合了 AgentCore Runtime、Gateway、内存、代码解释器、React 前端和 Amazon Cognito 认证，并使用 AWS CDK 定义了完整的参考架构，帮助开发者快速构建和扩展企业级 AI 智能体。
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2026-02-08
英伟达为 3 万名工程师部署 AI 编码工具，代码产出量提升三倍 AI 基础设施领导者英伟达已在其内部为多达 3 万名工程师全面部署了生成式 AI 编码工具，显著提升了开发效率。通过与 Anysphere 合作定制的 Cursor 集成开发环境，工程师的代码产出量达到了以往的三倍之多。值得注意的是，尽管产量大幅增加，代码的漏洞率却保持稳定，这表明了企业级 AI 辅助编程在保证质量和提升效率方面的巨大潜力。这项部署标志着英伟达在软件开发流程中深度融合 AI 技术的最新进展，未来更多产品或服务将是人机协作的成果。
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2026-01-30
真正实用的五大智能体式AI网站构建器
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2026-01-17
FARA-7B：专为计算机使用而设计的高效智能体模型本文隆重推出高效的70亿参数模型FARA-7B，它创新性地集成了Reasoning-Action-Feedback (RAF) 模块，专为计算机使用和多步骤任务设计。FARA-7B在AgentBench等测试中展现出超越GPT-4o的稳健推理和工具使用能力，是新一代AI智能体的关键基石。
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2026-01-15
AutoScout24如何利用Amazon Bedrock构建Bot Factory以标准化AI智能体开发欧洲领先的汽车市场平台AutoScout24正在通过构建企业级的“Bot Factory”来标准化AI智能体开发。本文详细介绍了他们如何利用Amazon Bedrock、AgentCore和Strands SDK等AWS服务，将零散的AI实验转化为可复用、安全且可扩展的生产框架，并成功部署了首个内部支持机器人，显著提升了工程团队的效率。
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2026-01-09
Netomi 为企业规模化部署智能体系统提供的经验教训 Netomi 使用 GPT-4.1 和 GPT-5.2 构建了安全、可预测的企业级智能体系统。本文总结了其规模化部署的三个关键经验：构建面向真实复杂性而非理想化流程的系统、为满足企业延迟要求而实现万物并行化，以及将治理作为运行时固有部分，为希望将智能体 AI 转化为生产级基础设施的初创公司提供了蓝图。
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2025-12-24
推出 Visa 智能商务：利用 Amazon Bedrock AgentCore 实现代理式商务 AWS 与 Visa 合作，推出了 Visa 智能商务，并利用 Amazon Bedrock AgentCore 赋能代理式商务。本文深入探讨了如何利用 Bedrock AgentCore 构建安全、可扩展的端到端支付体验，通过重新定义旅行预订和购物流程，将碎片化的多步骤任务转化为无缝、智能的自动化工作流，实现从发现到支付的变革。
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2025-12-12
使用 Langfuse 为 Amazon Bedrock AgentCore 实现可观测性本文深入探讨了如何将开源可观测性平台 Langfuse 与 Amazon Bedrock AgentCore 集成，以解决 AI 代理推理过程“不可见”的挑战。通过集成，用户可以获得对 AI 代理性能、交互和任务执行的深度洞察，从而更快地调试问题、优化成本。文章提供了使用 Strands 代理部署在 AgentCore Runtime 上的完整实施指南和代码示例。
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2025-12-12
瑞士电信如何利用 Amazon Bedrock AgentCore 为客户支持和销售构建企业级智能体AI 本文深入探讨了瑞士电信（Swisscom）如何利用 Amazon Bedrock AgentCore 克服企业级AI智能体扩展的挑战。面对严格的数据保护法规和复杂的基础设施，瑞士电信通过 AgentCore 的运行时、身份、内存和 Strands Agents 框架，成功构建了安全、可扩展的客户支持和销售智能体，实现了开发加速和合规性保障。
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2025-12-11
使用 Bedrock AgentCore 网关拦截器应用细粒度访问控制随着企业采用AI代理自动化工作流程，管理对组织内数千个工具的安全访问成为关键挑战。本文介绍了Amazon Bedrock AgentCore Gateway推出的新功能——网关拦截器，它提供了细粒度的安全、动态访问控制和灵活的Schema管理，解决了规模化部署中的安全和治理难题。
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-12-10
使用 Bedrock AgentCore 网关拦截器实现细粒度访问控制随着企业采用AI代理自动化工作流，安全访问数千个工具成为关键挑战。本文介绍了Amazon Bedrock AgentCore Gateway新推出的网关拦截器功能，它提供了细粒度的访问控制、动态权限管理和灵活的Schema映射。通过拦截器，企业可以根据用户身份和执行上下文动态过滤工具可用性，并安全地管理多跳工作流中的身份上下文，确保最小权限原则。
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2025-12-10
使用 Bedrock AgentCore 网关拦截器实现细粒度访问控制随着企业采用AI代理自动化工作流，安全访问成为关键挑战。AWS发布了Amazon Bedrock AgentCore Gateway的新功能——网关拦截器，它提供了细粒度的访问控制、动态权限管理和灵活的Schema转换能力。本文详细介绍了如何利用请求和响应拦截器，实现基于用户身份和上下文的工具访问过滤、数据保护以及安全的身份上下文传播。
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2025-12-09
利用 Amazon Nova 2 Lite 和 Amazon Quick Suite 创建智能保险核保代理本文介绍了如何利用Amazon Nova 2 Lite、Amazon Bedrock AgentCore和Amazon Quick Suite构建企业级的智能保险核保解决方案。该方案旨在解决数据孤岛、黑盒AI决策的合规性难题以及需要一致的自动化规则等挑战，通过自然语言交互实现可解释、可审计的风险评估和欺诈检测。
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2025-12-09
使用 MCP 将 API Gateway 连接到 AgentCore Gateway，以简化 AI 智能体工具交互本文介绍了如何使用多模型中心（MCP）将 Amazon API Gateway 连接到 Amazon Bedrock 中的 AgentCore Gateway，从而实现 AI 智能体工具调用的无缝集成。通过设置 REST API，开发者可以轻松地将自定义工具暴露给智能体，极大地简化了 AI 应用程序的开发流程，提高了工具交互的效率和灵活性。
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2025-12-05
BlueCodeAgent：通过自动化的红队演练赋能代码生成AI的蓝队代理 Microsoft Research 推出 BlueCodeAgent，一个利用自动化红队演练来增强代码生成AI安全性的蓝队代理。本文介绍了该代理的核心机制，如何通过模拟攻击和迭代评估来发现和修复代码模型中的安全漏洞，提升AI编程助手的可靠性与安全性。
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- AI新闻/评测
- AI工具应用
2025-12-05
告诉我：构建能够等待、监控和执行的智能体本文探讨了构建能够等待、监控和执行任务的AI智能体所面临的挑战，重点介绍了微软研究院提出的新型方法。这些智能体在复杂的、需要时间延迟和环境反馈的交互式任务中表现出色，为构建更具鲁棒性的自主智能体铺平了道路。
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-11-27
使用 Bedrock AgentCore 网关拦截器实现细粒度访问控制随着企业采用AI代理自动化工作流，安全访问数千个工具成为关键挑战。本文介绍了Amazon Bedrock AgentCore Gateway新推出的网关拦截器功能，它提供了细粒度的访问控制、动态授权和灵活的Schema管理能力，以确保AI代理安全、高效地调用企业工具。
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2025-11-21
利用 AWS HealthOmics 和 Amazon Bedrock AgentCore 加速基因组变异解释本文介绍了如何结合使用 AWS HealthOmics 和 Amazon Bedrock AgentCore，构建一个生成式 AI 驱动的基因组变异解释代理。该方案实现了从原始 VCF 文件摄取到自然语言交互查询的自动化流程，极大地降低了基因组分析的技术门槛，使临床研究人员能够快速获得关键的基因组见解。
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2025-11-18
NVIDIA Apollo 推出开放模型家族，为科学模拟带来 AI 物理学的一大飞跃 NVIDIA 在 SC25 会议上推出了面向工业和计算工程的开放模型家族 NVIDIA Apollo。这些基于 AI 物理学的模型将加速包括半导体、结构力学、天气预报和计算流体动力学在内的关键领域。Applied Materials、Cadence、Siemens 等行业领导者已采纳 Apollo，以实现设计流程的实时模拟和加速，显著缩短产品开发周期。
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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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