AWS 相关 AI 资讯 · AITOP

8月10日

22:31

22:31IT之家（博客/媒体）

诺和诺德宣布与AWS达成战略合作，AWS成为其首选云服务商和战略AI合作伙伴。双方在诺和诺德的伦敦设施内设立人工智能协同创新中心，由诺和诺德研发团队与AWS工程师、AI专家共同参与。合作将利用AWS AI技术和诺和诺德的数据及见解，加快药物发现进程并现代化技术基础设施，以缩短从药物靶点到首次人体用药的时间。

行业诺和诺德 AWS AI制药

推荐理由：诺和诺德是糖尿病巨头，这次拉着AWS在伦敦建AI研发中心，目标就是让新药从靶点到临床更快，搞医药的人可以关注一下。

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8月8日

23:30

23:30IT之家（博客/媒体）

亚马逊在加州吉尔罗伊市的新建AI数据中心项目上月开工，当地居民表示此前并不知情。该项目占地22.7公顷，2020年即提交申请，但审批流程持续多年。据《华尔街日报》报道，亚马逊利用该市45年前制定的土地规划避开进一步审查。居民想表达担忧时，被告知公众评审期已于2024年结束。居民普遍担忧水资源消耗，亚马逊回应称项目配有废水回收系统可自足。

行业亚马逊 AWS 数据中心

推荐理由：亚马逊用45年前的老规划建数据中心，绕开社区投票，居民连反对的机会都没有。看看科技巨头怎么在当地“合法”钻空子。

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00:47

官方一手AWS Machine Learning Blog@Gili Rosenberg

精选

AWS Generative AI Innovation Center 构建了一款自动化系统，用于判断 NHL 球队何时及如何锁定季后赛席位。该系统结合约束编程与自定义树搜索，给出数学上确定的晋级场景。其有效性已用 NHL 官方发布的四个完整赛季结果进行验证。

行业 AWS NHL 约束编程

推荐理由：AWS搞了个系统，用约束编程和树搜索算出哪支NHL球队锁定季后赛，还拿四个赛季验证过。

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8月7日

23:30

23:30IT之家（博客/媒体）

据《The Information》报道，亚马逊 AWS 要求工程师关闭不再使用的 EC2 实例，以应对 AI 训练和推理带来的算力紧缺。数据显示，约 65% 的 EC2 实例在 30 天内平均 CPU 利用率低于 20%。AWS 升级了 Compute Optimizer，自动分析 14 天内的 CPU 和 IO 数据，标记峰值利用率低于 15%、网络流量极低的虚拟机。过去一年 AWS 新增了 3.8 吉瓦电力容量，但仍面临资源紧张。

行业 AWS EC2 Compute Optimizer

推荐理由：AWS 内部都在省算力了，65% 的 EC2 实例利用率不到 20%，赶紧看看你家的闲置机器能不能关。

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11:06

shao__meng@shao__meng

精选

Agent Plugins 是由 OpenAI、AWS、Cursor、GitHub、VS Code 和 Vercel 等厂商共同推动的开放标准。它把 Agent Skills 与 MCP 服务器配置打包成可移植插件，实现一次构建、多客户端复用。该标准面向 AI Agent 客户端，旨在减少重复开发。官方站点 agent-plugins.org 已上线，提供规范说明。

AI产品 Agent Plugins OpenAI AWS

事件专题

推荐理由：OpenAI、AWS、Cursor等一起搞的Agent Plugins标准，智能体插件能跨客户端复用了。

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00:33

官方一手AWS Machine Learning Blog@Dan Ferguson

Amazon SageMaker Python SDK v3在notebook中直接提供生成式AI推理推荐。用户可对现有端点运行基准测试，获得基于实际数据的部署建议。随后无需离开notebook即可部署推荐配置。该功能集成于Amazon SageMaker AI。

AI产品 Amazon SageMaker Python SDK AWS

推荐理由：AWS把LLM优化搬进了SageMaker的notebook，跑完基准测试直接给你部署建议，不用再手动调参了。

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00:30

官方一手AWS Machine Learning Blog@Zaid Barkat

精选

AWS 博客介绍了如何将 Claude Code 在 Amazon Bedrock 上的推理限制在单一 AWS 区域（伦敦）内，以满足受监管客户的数据驻留要求。方案有两种：使用应用推理配置文件或 Mantle 端点，并搭配 IAM 区域条件。文章还演示了如何通过 AWS CloudTrail 验证合规性。

技巧 Claude Code Amazon Bedrock AWS

推荐理由：如果你的企业有数据必须留在某个 AWS 区域的要求，这篇教你用两种方法把 Claude Code 锁死在单区域，还能用 CloudTrail 查合规。

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8月6日

02:25

官方一手AWS Machine Learning Blog@Rohan Lekhwani

精选

AWS发布技术博客，介绍如何为Amazon Bedrock AgentCore托管的云上AI代理搭建MCP桥接，使其能调用用户笔记本电脑上的本地MCP服务器。方案通过浏览器扩展和Chrome原生消息传递，在现有WebSocket连接上隧道传输签名消息，无需开放端口或VPN。文中详细说明了AgentCore与本地MCP工具之间的安全通信机制，并给出了具体实现步骤。

技巧 MCP AgentCore AWS

推荐理由：AWS官方教你怎么在云上代理和本地工具之间搭桥，不用开端口也不用VPN，跟着步骤就能搞定。

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02:24

官方一手AWS Machine Learning Blog@Adi Jabkowski

75°

Mobileye在AWS官方博客中分享了用Amazon Bedrock AgentCore构建AI支持代理的完整过程。项目始于支持团队遇到的瓶颈，随后通过概念验证验证了方案可行性。最终部署采用混合架构，打通了本地系统与AWS云服务。文章重点展示了AgentCore如何在企业级治理和安全标准下扩展AI代理。

技巧 Mobileye Amazon Bedrock AgentCore AWS

推荐理由：Mobileye用Bedrock AgentCore搭了个客服智能体，把本地系统和云打通了，还讲了怎么过安全和治理这关，挺实在。

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8月5日

21:41

21:41IT之家（博客/媒体）

CrowdStrike与AWS联合举办AI安全挑战赛《AI Unlocked：Agents of Chaos》，总奖金10万美元，折合约67.6万元人民币。比赛要求玩家使用提示词注入等技术，尝试策反被虚构敌手控制的AI智能体并阻止其攻击。挑战赛分三幕：第一幕The Sanctum奖金1万美元，第二幕The Gatekeeper奖金2万美元，第三幕The Basilisk奖金7万美元。游戏将于8月31日面向全球开放，所有谜题可重复挑战。

行业 CrowdStrike AWS AI安全

推荐理由：CrowdStrike和AWS搞了个10万美元奖金的AI红队挑战赛，用提示词注入去策反智能体，想练手的可以上。

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8月4日

01:42

官方一手AWS Machine Learning Blog@Subhro Bose

Formula 1与AWS合作构建Data Accelerator，基于Amazon Bedrock AgentCore的agentic AI改造其MarTech数据平台。该方案将数据源接入时间从最长8周缩短到约40分钟，并实现schema演进的自动化。F1还获得了覆盖粉丝互动数据资产的全链路可观测性。

行业 F1 AWS Amazon Bedrock

推荐理由：F1和AWS搞了个Data Accelerator，用agentic AI把数据接入从几周干到40分钟，还自动处理表结构变化，搞数据的值得看看。

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00:47

官方一手AWS Machine Learning Blog@Nafi Diallo

Amazon Bedrock 新增自动化推理策略优化功能。该引擎能诊断失败的测试，并为规则问题和语言问题提出形式逻辑修复方案。所有变更需人工批准后才生效。文章演示了两种优化模式的完整 API 和控制台工作流。

技巧 Amazon Bedrock Automated Reasoning AWS

推荐理由：AWS 给 Bedrock 加了自动策略优化，能诊断测试失败并提议修复，你确认后才生效。文章带完整 API 和操作流程。

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8月3日

22:09

22:09IT之家（博客/媒体）

亚马逊8月3日盘初涨超4%，市值达3.08万亿美元创历史新高。其AWS云业务营收增速创18个季度新高。公司上调2026全年资本开支指引，预计AI算力供不应求趋势持续。机构称全球九大核心云服务商7月底迎来资本支出上调潮，算力扩产力度超市场预期。亚马逊2026财年第二财季营收2006.06亿美元，同比增长19.62%。

行业亚马逊 AWS AI算力

推荐理由：亚马逊财报太猛了，AWS增速创18季度新高，还上调资本开支，AI算力这波热度还在涨。

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7月29日

03:33

官方一手AWS Machine Learning Blog@Sean Eichenberger

MCP 2026-07-28规范是该协议发布以来最大的一次修订：协议改为无状态，引入受控扩展系统，并强化了授权机制。AWS在Amazon Bedrock的AgentCore Gateway上实现了对该规范的支持。用户只需调用一次UpdateGateway，即可启用新版MCP。该更新提升了安全性和扩展管理能力。

技巧 MCP Amazon Bedrock AgentCore Gateway

推荐理由：AWS发了篇教程，教你用一次UpdateGateway调用让AgentCore Gateway支持新版MCP。改成了无状态，更好管扩展和安全。

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7月28日

00:27

官方一手AWS Machine Learning Blog@Dhananjay Karanjkar

传统RAG在处理跨数百文档的分析任务时效果有限。AWS提出了任务感知知识压缩（TAKC），将整个知识库预压缩为任务特定表示，并在多个保真度级别缓存。系统根据查询路由到合适的层级。该方法已提供开源实现，可部署在AWS上。

AI模型 RAG TAKC AWS

推荐理由：AWS搞了个新方法TAKC，能把知识库压缩成不同精度的缓存，让AI跨文档分析更快更准，比传统RAG强多了。

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7月24日

01:11

官方一手AWS Machine Learning Blog@Anupa Bhattacharyya

精选

本文演示如何在 Amazon QuickSight 中使用 Highcharts 自定义可视化来构建跨区域运营商性能仪表板，克服原生图表限制。通过 QuickSight 联邦数据集功能，可在维护 AWS 区域数据主权的同时创建统一可视化。方案包含生产级图表配置，并解决安全、合规和扩展性需求。

技巧 Amazon QuickSight Highcharts 数据可视化

推荐理由：QuickSight 原生图表不够用？试试用 Highcharts 自定义组件，能跨区域整合数据还能保证数据主权。看完就能上手搭建生产级仪表板。

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7月18日

07:16

07:16IT之家（博客/媒体）

据《华尔街日报》报道，SpaceX正与美国五角大楼洽谈，计划提供价值数十亿美元的数据中心算力以运行AI大模型。SpaceX员工内部讨论设想与CoreWeave、Neocloud等公司竞争，拟通过更低价格向AI客户出售算力。美国国防部正在寻求更多云计算资源，亚马逊AWS曾表示将最高投资500亿美元（约3390.17亿元）为政府机构提供AI超算基础设施。目前洽谈仍在进行，协议可能无法达成。

行业 SpaceX 五角大楼 AI算力

推荐理由：SpaceX也要靠低价抢AI算力生意了，目标是五角大楼，你觉得能打得过AWS吗？

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03:00

官方一手AWS Machine Learning Blog@Spencer Martenson

Amazon Quick是AWS推出的一款新型AI智能体工具，旨在自动化销售流程中的关键任务，从识别高优先级潜在客户到推进交易、更新CRM系统。它覆盖整个销售周期，帮助销售团队节省时间，专注于高价值活动。该工具基于AWS云服务，可与企业现有系统集成。

AI产品 Amazon Quick AWS 销售AI

推荐理由：AWS出了一个叫Amazon Quick的AI销售队友，能帮你自动找客户、跟单、更新CRM，省下大量手动操作时间。

原文

00:54

官方一手AWS Machine Learning Blog@Pyone Thant Win

精选

Smartsheet分享了在AWS上构建远程MCP服务器的架构，重点包括使用AWS IAM进行身份验证和授权、通过API Gateway实现流量控制与扩展、利用Lambda进行无服务器推理以及用CloudWatch监控性能。文章还介绍了如何通过VPC端点确保数据安全，并采用AWS WAF防范常见攻击。该架构支持每秒处理数百个请求，延迟控制在200ms内。

技巧 Smartsheet MCP/工具 AWS

推荐理由：想在企业级用MCP？看看Smartsheet怎么用AWS搞定了安全、扩容和监控，干货满满。

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7月17日

17:39

17:39IT之家（博客/媒体）

消息称亚马逊云科技资深高管戴夫·布朗即将在未来几周内加入 Meta，负责数据中心建设。AWS 首席执行官马特·加尔曼已于7月15日确认其离职。Meta 正规划一项全新的云基础设施业务，计划对外提供 AI 算力和模型使用权。扎克伯格表示，若未来算力富余，将开展云服务。Meta 还宣布将路易斯安那州数据中心算力扩大至5GW，总投资超500亿美元。

行业 Meta AWS 戴夫·布朗

推荐理由：Meta 挖来 AWS 二十年老将，这是要正式杀入云市场，直接和 AWS 抢生意了。

原文

7月16日

02:40

官方一手AWS Machine Learning Blog@Dipanshu Jain

Built Technologies 与 AWS GenAIIC 和 AND Digital 合作，打造了基于 AWS 的 AI 文档处理引擎，可对房地产金融文档进行分类、拆分、提取、评估和推理。该方案支持数百种文档类型，将原本需要数天的工作流缩短至几分钟。技术团队和行业专家可在共享环境中协作构建和改进文档处理器。

AI产品 Built Technologies AWS 文档智能

推荐理由：Built 用 AWS 搞了个文档智能方案，能把房地产金融文档处理从几天缩到几分钟，支持几百种文件，挺实在的。

原文

01:55

LlamaIndex@llama_index

7月24日，AWS AI Builder Lab在纽约举办Clash of Agents竞赛，开发者使用Bedrock平台构建多智能体系统。合作方包括OpenAI、LangChain、HiddenLayer、Protopia AI、Fiddler AI和Coder，现场设有合作伙伴挑战和实时排行榜。活动上限200名开发者，免费注册，优胜者可获AirPods和Meta glasses。全程动手实践，无讲座和社交环节。

行业 AWS Bedrock Clash of Agents

事件专题

推荐理由：周五纽约AWS主办的多智能体实战赛，和OpenAI、LangChain同场竞技，用Bedrock开发，排名高能赢AirPods和Meta眼镜，仅200个免费名额，赶紧抢

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7月15日

01:16

官方一手AWS Machine Learning Blog@Vinicius Pedroni

精选

本文是系列第二部分，介绍使用Amazon Nova Act的QA Studio实现批量回归测试和流水线集成。QA Studio通过测试套件组织并并行执行测试用例。同时提供命令行接口，将代理式测试集成到自动化CI/CD流程中。这些功能帮助团队在不增加人工工作量的情况下提升软件交付效率。

技巧 Amazon Nova Act QA Studio AWS

推荐理由：AWS用Nova Act做了个代理测试工具，能批量跑回归、接CI/CD，省人力提效率，适合DevOps团队。

原文

00:50

官方一手AWS Machine Learning Blog@Kunmi Adubi

精选

ScienceSoft 使用 Amazon Nova 2 Sonic 模型和 Amazon Bedrock Guardrails 在 AWS 上构建了符合 HIPAA 标准的 AI 语音调度器。该方案专为医疗保健机构设计，可处理预约调度任务，同时确保患者数据隐私和合规性。开发者可以直接复用这一架构，在自己的工作流中集成语音调度功能。

技巧 ScienceSoft AWS Amazon Nova 2 Sonic

推荐理由：ScienceSoft 用 AWS 的 Nova 2 Sonic 做了个符合 HIPAA 的语音调度器，接电话预约那种，能保护隐私，架构还能拿来自己用。

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00:48

官方一手AWS Machine Learning Blog@Reilly Manton

精选

Amazon Nova Act的智能导航能力支持并行执行用户流程测试。该方案从文档自动生成测试场景，使用Nova Act在云端大规模运行UX测试。通过自动化分析提供可操作洞察，提升测试效率。

技巧 Amazon Nova Act AWS UX测试

推荐理由：AWS用Nova Act把UX测试自动化了，能自动生成用例并并行跑，省人工省时间。

原文

7月11日

00:12

官方一手AWS Machine Learning Blog@Sumit Wasuja

精选

AWS 在 Quick Automate 中新增原生案例管理功能，支持从创建到解决的完整案例生命周期。用户可创建和管理单/多个案例，自动跟踪更新状态、处理异常，并融入人工参与循环（HITL）步骤。该功能通过案例创建者-处理器模式实现动态扩展。文章通过企业流程实例演示了如何结构化案例管理，包括 HITL 和案例追踪。

技巧 Quick Automate AWS 智能体

推荐理由：想用智能体处理复杂流程？Quick Automate 这个原生案例管理能自动跟踪状态、加人工审核，还会动态扩展，比你自己写代码省事多了。

原文

7月10日

23:28

官方一手AWS Machine Learning Blog@Xuan Lu

精选

本教程展示了如何在Amazon SageMaker HyperPod上使用vLLM实现DPD（分离预填充和解码）。DPD通过将预填充阶段和解码阶段分别部署在不同的计算节点上，显著降低了推理延迟。文中提供了使用HyperPod推理操作符的具体配置步骤和性能对比数据。该方法适用于需要低延迟响应的LLM推理场景。

技巧 SageMaker HyperPod vLLM DPD

推荐理由：AWS教你用vLLM在SageMaker HyperPod上把LLM推理分成两段跑，延迟更低，实操步骤写得挺清楚。

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7月9日

01:15

官方一手AWS Machine Learning Blog@Jasmine Rasheed Syed

AWS博客介绍了基于图的检索增强生成（GraphRAG）技术，通过结合知识图谱（BYOKG）与生成式AI来加速科学研究。该方法利用图数据库存储实体关系，并在药物研发中实现精准信息检索。GraphRAG在回答复杂科学问题时，比传统RAG更擅长处理多跳推理。BYOKG允许研究人员使用自有知识图谱，无需依赖外部数据源。该方案已应用于药物靶点发现等场景，提升了实验效率。

AI模型 GraphRAG BYOKG AWS

推荐理由：AWS这篇博客讲的是用图数据库+知识图谱做检索增强生成，专门帮药物研发团队加速查找科学文献和挖掘靶点关系，比传统RAG更能处理复杂问题。

原文

7月2日

02:20

官方一手AWS Machine Learning Blog@Akarsha Sehwag

精选

AWS博客介绍了AgentCore Memory中基于元数据的结构化记忆过滤功能。该功能支持在配置、摄入和检索三个阶段使用元数据。企业用例包括多智能体和多租户架构。文章还提供了实施最佳实践。

技巧 AgentCore Memory AWS 智能体

推荐理由：AWS这篇教你给AgentCore Memory加元数据过滤，适合做多智能体和多租户应用，很实用。

原文

02:19

官方一手AWS Machine Learning Blog@Reilly Manton

精选

本教程介绍如何在AWS上构建一个无服务器A2A网关，将多个Agent部署在单一域名下，并通过路径路由（/agents/{agentId}）进行访问。标准A2A客户端无需修改即可使用该网关。网关利用AWS Lambda、API Gateway和Amazon DynamoDB实现代理发现、路由和访问控制。该方法无需管理服务器，自动扩展，降低运维成本。

技巧 AWS A2A网关无服务器

推荐理由：AWS教你怎么用Lambda和API Gateway搭一个A2A网关，把多个Agent放一个域名下，客户端不用改代码就能用。

原文

7月1日

21:50

techcrunch@Rebecca Bellan

Meta正在规划一项云基础设施业务，向企业提供AI算力和模型访问。这将使其与AWS、Google Cloud、Azure等云巨头直接竞争。公司意图将过剩的AI计算资源转化为收入来源，类似SpaceX通过Starlink出售卫星带宽的做法。

行业 Meta 云计算 AI算力

事件专题

推荐理由：Meta要卖算力了，直接跟AWS、Azure抢生意。如果你在用云服务，可以看看Meta的报价，说不定更便宜。

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11:18

官方一手AWS Machine Learning Blog@Amy Herzog

AWS自成立二十多年以来持续投资安全基础设施，其AI服务Amazon Bedrock建立在此安全基础之上。AWS的目标是成为运行任何工作负载最安全的地方，并以此保障前沿模型的安全释放。Amazon Bedrock作为托管服务，继承了AWS的多层安全防护和合规认证。

行业 AWS Amazon Bedrock AI安全

推荐理由：AWS用二十多年积累的安全经验来管前沿模型，Bedrock就是例子，安全释放不是空话。

原文

02:58

官方一手AWS Machine Learning Blog@Aamna Najmi

76°

Anthropic 发布 Claude Sonnet 5，这是其最新一代的首个 Sonnet 模型，已在 Amazon Bedrock 和 AWS Claude Platform 上可用。该模型在编码、智能体任务和日常专业工作中提供顶级智能，定价保持 Sonnet 系列标准。基于此前 Sonnet 4 的架构升级，Sonnet 5 在多个基准测试中表现领先。

AI模型 Claude Sonnet 5 Anthropic AWS

事件专题

推荐理由：Anthropic 把最强 Sonnet 模型放到 AWS 上，编码和智能体任务更强，价格还不变。

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00:56

官方一手AWS Machine Learning Blog@Alex Newton

精选

Outpost VFX 采用 AWS 多 GPU 基础设施，将面部替换 AI 模型的训练速度提升 8 倍。通过分布式训练架构突破单 GPU 内存限制，训练时间从数周缩短至数天。该方案基于 Amazon EC2 P3 实例和弹性网卡等技术组件，使 VFX 工作流效率实现指数级增长。

技巧 Outpost VFX AWS 多GPU训练

推荐理由：想省下几周训练时间？Outpost VFX 用 AWS 多 GPU 把模型训练快了 8 倍，搞面部替换的团队可以抄作业。

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00:55

官方一手AWS Machine Learning Blog@Marcos Ortiz

精选

AWS博客介绍了五种构建弹性生成式AI应用的实用模式，从使用Amazon Bedrock原生功能到通过LLM网关进行多模型编排。模式1解决API配额耗尽问题，通过后备请求重试和降级响应应对流量激增。模式2利用跨区域推理，将请求路由到不同AWS区域以最大化可用性。模式5通过LLM网关的路由和隔离机制，帮助防止多租户环境中的噪声邻居问题。其他模式涵盖重试退避、熔断器和服务降级策略。

技巧 Amazon Bedrock LLM网关 AWS

推荐理由：AWS手把手教你用Bedrock和LLM网关应对流量激增、跨区域高可用和租户隔离，五个模式都是实战干货。

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6月30日

02:47

官方一手AWS Machine Learning Blog@Enrique Salgado Hernández

精选

本文介绍了Amazon QuickSight中BI资产的备份最佳实践。首先讲解如何选择需要备份的资产（如仪表板、数据集等）。然后说明可用的API（如ListDashboards、CreateDashboard）用于备份操作。最后提供示例代码帮助快速实现备份流程。

技巧 Amazon QuickSight AWS 备份策略

推荐理由：AWS教你备份QuickSight资产，有代码示例，照着做就能避免数据丢失。

原文

01:58

官方一手AWS Machine Learning Blog@Anuranjan Mondal

精选

PAR 在 AWS 上构建了一个生产级多租户 LLM 分析系统，通过三层架构强制执行行级安全：使用 AWS SigV4 进行加密请求签名、在 Amazon Bedrock 上进行语义验证、以及通过 Split-Plane SQL 实现程序化数据隔离。每层独立运行以降低跨租户数据暴露风险，即使 LLM 本身被攻破或操纵也能保护数据。

技巧 AWS Amazon Bedrock 多租户

推荐理由：AWS 这篇教程手把手教你用 Bedrock 和 Split-Plane SQL 搭建多租户 LLM 分析系统，三层隔离防止数据泄露，值得做企业级 AI 安全的开发者看看。

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6月26日

23:03

官方一手AWS Machine Learning Blog@Amaan Babul

精选

Cara利用Amazon Bedrock和Amazon SageMaker构建了面向企业保险经纪的领域特定AI平台。该平台通过微调基础模型，实现了对保险条款的精准理解和文档自动处理。Cara已为多家经纪公司部署，将重复性文档工作自动化，并提升了风险分析效率。这一方案在保证数据安全的同时，显著降低了人工成本。

AI产品 Cara AWS Amazon Bedrock

推荐理由：Cara结合AWS造了保险经纪专用AI，能自动看保单、做分析，省时省力，适合行业公司试试。

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02:09

官方一手AWS Machine Learning Blog@Renuka Kumar

精选

AWS博客提出Agentic Overlays方案，通过薄包装层将传统REST服务转化为支持A2A交互的智能体。该方案同时使REST API兼容Model Context Protocol (MCP)，作为工具暴露。企业无需重写业务逻辑、重复代码或运行并行基础设施。博客提供参考架构和示例代码，帮助减少基础设施中的智能体膨胀。

技巧 AWS Agentic overlays MCP

推荐理由：AWS教你怎么给旧REST服务套个Agentic Overlays壳，不用重写代码就能变A2A智能体、兼容MCP，比从头建省事多了。

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00:58

官方一手AWS Machine Learning Blog@Venkata Sistla

精选

AWS发布了一篇博客，展示如何利用现代数据网格策略构建受治理的无服务器数据网格。该方案基于AWS无服务器架构，提供安全、可扩展的数据基础。文章详细说明了如何为生产级Agentic AI应用搭建数据网格。它涵盖了数据治理、访问控制和数据共享等关键环节。

技巧 AWS 数据网格 Agentic AI

推荐理由：想用AWS搞Agentic AI？这篇手把手教你搭数据网格，安全又省心。

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