在快时尚电商行业,产品生命周期短、上新节奏快、营销活动高频、用户咨询激增且多样化。这对智能体的研发效率提出了极高要求,系统必须能 快速迭代、即时上线、稳定支撑大规模交互场景。然而在实际开发中,智能体研发团队往往面临:

本文介绍如何使用 Kiro AI IDE 开发 Amazon EMR Flink 智能监控系统,重点分享基于 Strands Agents MCP 和 Amazon Data Processing MCP 的开发实践,以及 Spec 驱动开发 的完整流程。

本文记录了一次真实的 AI 辅助开发过程:如何使用 Kiro AI IDE 从一个模糊的部署需求开始,通过人机协作,逐步设计出三层堆栈架构,并完成基于Amazon EMR Flink 智能监控系统的Amazon CDK 部署代码。

本方案旨在利用Amazon自研的Nova多模态理解类模型(Vision‐Language Model,简称VLM)和多模态嵌入模型(Multimodal Embedding Model,简称MME),实现自动化的视频高光识别与剪辑。输入视频文件,通过多模态模型理解或结合语义摘要与嵌入检索实现素材定位,识别高光片段,并合成剪辑。

MaxKB是一款基于RAG技术的开源知识库问答系统,支持对接多种大语言模型,广泛应用于智能客服、企业知识库等场景。虽然MaxKB社区版提供了便捷的Docker快速部署方式,但企业在生产环境中需要更高的可靠性、安全性和运维便利性。

在企业 AI 应用实践中,并非所有任务都需要部署参数量数百亿的大型模型。大量业务场景如工单分类与路由、客服评论情感分析、关键信息提取、实时文本翻译等,属于高频但相对简单的任务,这些场景对响应速度和成本更为敏感。Amazon Graviton 处理器与 Qwen3 0.6B 轻量级模型的结合,为这类场景提供了一个极具性价比的推理...

在数字化转型的浪潮中,企业对智能化工作空间的需求日益迫切。Amazon Quick Suite 作为亚马逊云科技推出的新一代 agentic AI 驱动的数字工作空间,正在重新定义企业用户与数据、知识的交互方式。它不仅提供强大的商业智能分析能力,更通过 AI 助手将洞察转化为行动,让每个员工都能拥有一个智能化的工作伙伴。

Amazon Timestream专门设计用来处理随时间变化的数据,如IoT设备数据、可观测性数据等,是一种快速、可扩展的无服务器时间序列数据库服务,适用于物联网和监控运维应用程序。Amazon Q developer是一个由生成式AI驱动的助手,旨在为开发者和IT专业人员增强软件开发生命周期,包括:开发、测试、运维、应用现代化、亚马逊...

Amazon Q Developer CLI是一款由亚马逊云科技推出的基于生成式人工智能的命令行开发工具。它支持多Agent架构,允许开发者通过自然语言交互调度不同智能Agent完成代码生成、测试、审查、任务自动化等功能。CLI深度集成亚马逊云科技及本地系统工具,支持复杂多轮上下文管理,适配Linux(Ubuntu 20/22/24)、macOS等环境,...

去年笔者曾经设计过隐私号码、隐私邮箱、网址短链三个小应用,使用亚马逊云科技的Amazon Connect,DynamoDB,Amazon SES,Lambda,CloudFront等服务构建。在设计方案时,我查找了不少文档和网上资料,来选择合适的服务,完善架构。在将方案设计好后,由Claude协助完成Lambda代码(当时是Claude 3 Sonnet),并手动完成其...

合合信息是一家中国领先的人工智能(AI)产品公司,一直致力于通过AI技术赋能创新,为全球数亿用户和多元化行业提供产品服务。凭借超过18年的AI研究和应用专业知识,合合信息已成为全球多模态大模型文本智能技术的领先者,并自主研发推出了一系列产品,包括扫描全能王、名片全能王、启信宝、TextIn和Chaterm,公司业务遍及...

延续之前发布的基于Bedrock和Amazon Connect打造智能客服自助服务设计篇,本博客将展示智能客服自助服务领域中如何利用Strands框架和Amazon Connect进行集成,同时结合Bedrock AgentCore Memory及Runtime功能的最佳实践及解决方案技术框架。

零售行业正站在智能化转型的十字路口。一方面,消费者对个性化体验的期望不断攀升,要求企业能够 ×ばつ24 小时提供即时、精准的服务;另一方面,人力成本上涨、供应链复杂度增加、市场竞争白热化,都在倒逼企业寻找更高效的运营模式。

智能语音Agent的应用领域广泛,包括智能设备语音交互(如具身机器人、智能音箱)、个人助理、自动化客服(如餐厅预订、销售、保险、预约安排)、营销、语言教学(如英语口语学习)、健康医疗以及多模态内容创作等。

当面临DuckDB与Spark的技术选型时,你是否也曾困惑:新兴的DuckDB真的比成熟的Spark更适合我的数据分析场景吗?传统的技术选型往往依赖经验判断或简单的性能测试,面对复杂的业务场景和多维度的评估指标,这种方法既耗时又难以保证客观性。

游戏社区作为典型的 UGC(用户生成内容)场景,用户遍布全球,涉及中、英、日、韩、俄、西班牙语、阿拉伯语、法语等多种语言。讨论氛围活跃,但其中不可避免会夹杂 辱骂、仇恨、色情、暴力、涉政 等违规言论。

在全球可持续发展趋势日益加强的背景下,环境、社会和公司治理(ESG)报告已从选择性披露转变为企业战略必备要素。随着全球主要金融市场监管机构和交易所逐步将ESG披露纳入强制要求,企业面临着前所未有的合规压力与利益相关方期望。然而,高质量ESG报告的编制工作面临两大核心挑战:

"又一次半夜被Kubernetes告警惊醒,我发现自己正在查阅第五个不同的文档,试图找出为什么集群中的一个关键服务突然不可用。"作为一名身处云原生转型前线的架构师,这样的经历对我而言曾是家常便饭。尽管Amazon EKS让Kubernetes部署变得更简单,但运维的复杂性和知识门槛仍然是许多团队面临的巨大挑战。然而,亚马逊云科...

在AI 应用开发过程中, 开发者会使用到各大模型API, 只使用一家LLM provider 往往难以满足需求, 而在接入多家API时, 我们往往会遇到如下问题:

在数据驱动决策的时代,企业正面临着两大核心挑战:如何打破数据孤岛实现跨平台协作,以及如何在复杂技术栈中保持治理一致性。这些挑战直接影响着企业从数据中获取价值的能力和速度。

在现代办公环境中,邮件和日程管理是日常工作的重要组成部分。Microsoft Outlook作为企业级邮件和日历解决方案,承载着大量的沟通和协作信息。然而,传统的手动操作方式往往效率低下,难以满足快节奏工作环境的需求。

飞书深诺是中国领先的出海数字营销企业,专注为中国企业提供一站式海外数字营销解决方案,每年管理300亿人民币广告预算,服务近10万家企业出海,产品销往全球230多个国家和地区。其中Datahub 是飞书深诺技术产品事业群数据中台部门,依托飞书深诺独家资源构建的行业大数据底座,多年来为公司多部门提供支撑服务。电商广...

Amazon DynamoDB 是一项完全托管的 NoSQL 数据库服务,提供快速、可预测且可扩展的性能。作为一种无服务器数据库,DynamoDB 让开发者无需担心服务器管理、硬件配置或容量规划等基础设施问题,可以专注于应用程序开发。对于游戏行业而言,DynamoDB 的设计特性尤为适合:其低延迟数据访问(通常以个位数毫秒计)能够支持游...

随着生成式 AI 的快速发展,检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,RAG)已成为构建高质量 AI 应用的关键技术。RAG 通过将大型语言模型(LLM)与外部知识库相结合,有效解决了 LLM 的幻觉问题,提高了回答的准确性和可靠性。

个人助手场景:当你的 AI 助手能够记住你三个月前提到"不喜欢吃辣"这个细节,在今天推荐餐厅时自动筛选掉川菜和湘菜;或者它记得你上周提到的重要会议,主动在会前提醒 你准备相关材料。

AI Agent 作为当前发展最快的技术趋势之一, 不同于专注特定领域任务的传统 AI 应用, 能在更少人工干预的情况下, 管理和执行端到端的流程, 从单纯的工具进化为团队成员, 使企业生产力、效率和增长方面进入一个新的时代. 有研究报告指出: "AI Agent 竞争势头已经明显增强, 93%的企业管理者认为在接下来的一年内在企业内部...

在现代游戏运营环境中,随着游戏服务器规模的不断扩大,传统的服务器代理方案面临着诸多挑战。本文将介绍如何使用 API Six 这一高性能网关来解决大规模游戏服务器代理的问题,特别是针对需要使用多个 Network Load Balancer (NLB) 的场景,提供一个更加优雅和高效的解决方案。在游戏服务架构中,我们经常遇到以下几个关...

Monus AI是由南京阿尔特科技推出的一款专注于消费决策的AI搜索应用,在搜索垂类工具中表现领先。该产品核心功能包括规格级比价、虚假软广识别、商品对比和智能对话,致力于在购物前为用户提供高效、可信的决策支持。通过6大智能体体系和返利体系,Monus AI不仅帮助用户省钱,还能让用户在消费过程中"赚钱"。无论是搜索"...

Agentic AI代表了自主系统的重大进步,在大型语言模型(LLM)和生成式人工智能(Generative AI)的支持下日益成熟。OWASP 生成式AI安全工作组推出了一个Agentic AI安全行动 (Agentic Security Initiative,简称ASI) ,提供了基于威胁模型的新兴Agent威胁参考,并给出了相关的缓解措施。

我们正处在一个由 AI Agent 驱动的范式转换前夜。它们不再只是简单的文本生成器,而是能够理解复杂指令、自主规划多步任务,并调用各类 API 与数字世界交互的"数字工作者";在为大型语言模型增加"执行臂膀"后,Agent 正在成为企业应用中的"能力放大器"。