AWS Machine Learning Blog精选AI 评分Postman 分享 Agent Mode 在 Amazon Bedrock 上服务 4000 万开发者的架构实践
Postman 与 AWS 撰文介绍 Postman Agent Mode 如何在 Amazon Bedrock 上为 4000 万开发者提供服务的生产架构。
推荐理由：原文用 Postman 的真实生产数据给出工具数量、上下文预算和缓存分层的具体取舍，可直接迁移到自己的 Agent 架构设计中。
#教程/实践
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Hugging Face Blog精选AI 评分
Ai2 用 GPU 时间预算改造集群调度器的实践
Ai2 AI Infrastructure 团队用 GPU 时间预算、层级公平份额分配和时间片合约取代了原有的优先级调度器，把 GPU 时间分配从逐案谈判变成透明的预算流程。
推荐理由：原文完整拆解了从优先级调度到预算制调度的迁移过程与量化结果，可迁移性强。
用 HuggingFace ML-intern 以约 103 美元训练 6 个模型的实践与提示词方法
作者在 HuggingChat 中开启 ML-intern 模式，几天内用约 USD 103 的总算力成本训练并发布了 6 个模型，包括 0.8B 的 Qwen-Image 2.1 提示词重写器（CPU 可跑。
推荐理由：作者公开了七条完整提示词和预算、基线、冒烟测试三条可复用的提示词写法，读者可直接照搬到自己的微调项目。
NVIDIA BlogAI 评分
NVIDIA 展示开发者如何用前沿 AI 智能体搭建 Omniverse 仿真应用
NVIDIA 官方博客展示了开发者如何用自然语言指令驱动 GPT-6 Astra 等前沿 AI 智能体，结合 Omniverse 库搭建仿真应用。
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用 Amazon SageMaker HyperPod 实现多团队共享 GPU 集群的隔离与公平
AWS 提出一套基于 Amazon SageMaker HyperPod 与 EKS 的多租户参考架构，让多个团队共享同一 GPU 集群并保持隔离与资源公平。
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AWS 六周 AI 构建者计划：弥合业务人员的 AI 知识与能力差距
AWS 推出为期六周、每周约四小时的结构化计划，帮助非工程背景的业务人员动手构建 AI 智能体，90% 受访者表示希望获得动手构建 AI agent 的经验。
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AWS 教程：用 Lambda Durable Functions 打通 DevOps Agent 调查后的自动修复
AWS 官方博客介绍如何用 AWS Lambda Durable Functions、Amazon EventBridge 和 Amazon Bedrock 搭建自动修复工作流，衔接 AWS DevOps Agent 的调查结果完成修复步骤。
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AWS：超越省时口径，为智能体自动化构建完整商业论证
AWS Machine Learning Blog 发布文章，提出 Agentic Value Model，指出传统 RPA 时代按省时数乘人工成本的 ROI 模型无法覆盖智能体自动化创造的价值。
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Cornerstone OnDemand 用 Amazon Bedrock 多智能体系统将数据库诊断缩短 78%
Cornerstone OnDemand 基于 Amazon Bedrock 和开源框架 Strands Agents 构建多智能体系统 Orion AI，将数据库诊断时间从 45 分钟降至 10 分钟，缩短 78%，数据库生命周期操作从 10 多步降为 1 次交互，SRE 与数据团队的 15 分钟汇报延迟变为实时，冗余告警中位数减少 65%。
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在 Amazon Bedrock AgentCore 和 OpenClaw 上构建带记忆的 AI 助手教程
AWS 官方博客介绍如何用 OpenClaw 开源智能体系统在 AgentCore runtime 上构建具备持久记忆的个人助手 Sprout，整套系统由单个 CloudFormation 模板一键部署。
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用 Amazon Bedrock AgentCore、Managed Knowledge Base 和 Nova Sonic 构建语音旅行礼宾服务
AWS 展示了如何用 Amazon Bedrock AgentCore、Amazon Bedrock Knowledge Bases 和 Amazon Nova Sonic 为航司应用构建语音旅行礼宾服务，支持用户通过语音查询行程、改选座位、更新餐食偏好与回答政策问题。
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Amazon SageMaker HyperPod 管理与治理最佳实践
AWS 介绍了通过 SageMaker Unified Studio 管理 SageMaker HyperPod 集群并保留治理控制的最佳实践，覆盖组织、项目、集群、工作负载四层控制。
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AWS 如何帮助客户对齐 ISO/IEC 42005:2025 负责任 AI 治理
AWS 通过解读国际标准 ISO/IEC 42005:2025，帮助客户将 AI 系统影响评估整合进企业治理体系。该标准提供评估全生命周期指导，其 Annex D 支持与既有风险、隐私等评估流程整合以避免重复，Annex E 提供独立评估模板。
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AWS 教程：在 AWS GovCloud (US) 用 Claude Code 与 Amazon Bedrock 支撑合规工作负载
AWS 发布教程，介绍如何在 AWS GovCloud (US) 的 Amazon Bedrock 上使用 Claude Code 支撑带合规要求的工作负载。
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用 Amazon Bedrock AgentCore Evaluations 评估多智能体系统的可解释性与有用性
AWS 介绍如何用 Amazon Bedrock AgentCore Evaluations 评估多智能体系统的可解释性与有用性，该能力同时支持内置评估器（helpfulness、task success、instruction following）和自定义评估器，可校验约束满足、路线可行性、SQL 正确性、库存 grounding 与解释质量。
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Amazon Quick 用户角色降级指南：手动删除重建与 AWS CLI 两种方法
Amazon Quick 控制台不支持从 Admin 或 Author 直接降级到 Reader，update-user API 同样会拒绝并报错，文章给出手动删除重建与 AWS CLI 两种解决方案。
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LangChain 与 Amazon Bedrock Knowledge Bases 实现 Agentic 检索教程
AWS 官方教程演示在 Amazon Bedrock Managed Knowledge Bases 上用 LangChain 构建 RAG 应用，对比标准 Retrieve API 与 AgenticRetrieveStream API 处理多段问题的差异。
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uniopen 如何用 Amazon Nova 2 Lite 定制零售审核策略并部署生产
uniopen 通过 Amazon SageMaker AI 对 Amazon Nova 2 Lite 做监督微调，并叠加提示词级输出优化，使其适配自身零售审核策略。
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如何在 AWS 上为 Claude Platform 实现多环境访问
面向 Claude Platform on AWS（CPonAWS），文章给出在专用 AI Services 账户中部署订阅、并用三种方式接入推理的完整步骤：AWS 工作负载账户通过跨账户 SigV4 免密钥调用，开发者笔记本使用绑定开发工作区的 API key，外部环境通过 OIDC 联合获取短期凭证。
OpenAI NewsAI 评分 GPT-6 系列模型选型指南
OpenAI 发布 GPT-6 系列模型指南，面向初创公司讲解如何选择 GPT-6 模型、调节推理强度、优化提示词与技能、协调工具调用，并为生产环境准备工作流。
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用 Amazon Quick 与 Adjudicated Query 模式批量审查数千份租约合规性
AWS 提出 Adjudicated Query 设计模式，让业务用户在 Amazon Quick 聊天界面提问合规问题，实际判定交由确定性规则引擎完成，模型只负责把自然语言翻译成固定类型操作并叙述结果。
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用 Amazon Bedrock AgentCore 为 Claude Desktop 添加安全 Web Search
通过 Amazon Bedrock AgentCore Gateway，可将 Claude Desktop 接入由 Amazon 网页索引支持的 Web Search，覆盖数百亿文档，查询流量全程留在 AWS 内，无需外部 API key。
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在 Amazon SageMaker AI 上用多轮 RL 微调搜索智能体
在 Amazon SageMaker AI 上可用多轮强化学习（MTRL）微调搜索智能体，官方示例以 Qwen3.6-27B 为基础模型，在 us-west-2 区域训练，智能体配备 BM25 词法搜索与向量搜索两个工具。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分AI 正在改变开发者工作，GitHub 给出三项需要强化的技能
GitHub 提出 AI 时代开发者应强化的三项技能：学会指挥 AI 智能体而非仅使用它、不轻信 AI 的首次回答、用 AI 节省的时间去解决更大的问题。文中以 GitHub Copilot 内置的 Rubber Duck agent 为例，说明它用第二个模型对计划、代码和测试进行批判性审查，以发现首个模型遗漏的问题。
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在 Amazon Bedrock AgentCore 上用智能体 AI 扩展云迁移
AWS Professional Services 用 Strands Agents SDK 在 Amazon Bedrock AgentCore 上构建四智能体模式，将每应用 IaC 开发时间从 3 到 4 周缩短至分钟级。
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用 NVIDIA NeMo Agent Toolkit 和 Amazon S3 Vectors 构建智能体记忆
NVIDIA NeMo Agent Toolkit（NAT）可通过自定义 memory provider 将 Amazon S3 Vectors 用作持久记忆层，并部署在 Amazon EKS 上。
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Amazon Payments 如何用 Amazon SageMaker AI 上的上下文多臂老虎机优化获客漏斗转化
Amazon Payments 在 Amazon SageMaker AI 上用多目标上下文多臂老虎机（LinUCB）为产品获客漏斗做个性化内容选择，七周线上 A/B 测试中，一个人群的最终漏斗转化率相对提升达高个位数百分比，另一个人群则未见改善，问题出在内容而非模型。
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用 Amazon Bedrock AgentCore 构建环境智能体：从事件驱动信号到 human-in-the-loop 工作流
AWS 介绍如何在 Amazon Bedrock AgentCore 上构建环境智能体（ambient agent）：S3 或定时事件触发后，AgentCore Runtime 上的智能体自动分析文件并生成任务，需要时通过单个 ask_human 工具暂停等待人工审批，再从中断处恢复。
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用 Amazon Bedrock Knowledge Bases 以自然语言查询理赔数据
Amazon Bedrock Knowledge Bases 可通过 AgenticRetrieveStream API 用自然语言查询理赔文档并返回带引用的答案。
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在 Amazon Bedrock AgentCore Runtime Instances 上构建多智能体音乐制作流水线
AWS 为 Amazon Bedrock AgentCore 推出 Runtime Instances，用托管 EC2 承载长时间运行的多智能体工作流，会话最长 14 天、支持 GPU 和持久卷，单实例可托管多个智能体。
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Amazon Quick 提示词工程基础指南
Amazon Quick 的提示词工程基础指南（系列第一部分）给出跨组件通用的提示词原则与框架，包括以具体性实现清晰、用业务上下文提升相关性、以示例代替描述，以及 CRISPE 结构化提示词模板。
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Amazon Quick 各组件提示词工程：模式与陷阱
Amazon Quick 各组件对提示词的解析方式不同，需按组件分别设计。Quick Research 要求明确目标、受众与关注范围，并可从 Quick Index。
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用 Amazon Quick 和 Amazon Bedrock AgentCore 构建 AI 合同智能平台
基于 Amazon Quick 与 Amazon Bedrock AgentCore 的合同智能平台，用 AI 智能体从合同 PDF 中提取八个关键字段，并由独立的验证智能体复核，签名识别分歧时由 Amazon Textract 作为确定性裁决。
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Condé Nast 如何用 Amazon Bedrock 构建多模态视频检索
Condé Nast 联合 AWS 生成式 AI 创新中心，基于 Amazon Bedrock 和 Amazon OpenSearch Service 构建多模态视频检索方案，将单次内容检索耗时从 250 分钟降至 2 分钟以内。该方案采用 TwelveLabs Marengo 嵌入模型，对视频转录文本、画面和音频联合编码，支持自然语言意图搜索、以图搜视频和时间戳定位，覆盖超 14 万条视频库。
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GitHub Copilot 应用入门：如何用 canvases 构建自定义工作流
GitHub Copilot 应用中的 canvas（画布扩展）是一种可自定义界面，用户只需在 agent 会话中输入 /create-canvas 并用自然语言描述需求，即可生成看板、发布清单或仪表盘等界面，无需编写代码或手动设计。
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GitHub Copilot 应用如何渲染超大 pull request
GitHub Copilot 应用重建了 pull request 视图，以应对包含 2,200 个文件、超百万行改动和 400 多条行内评论的超大 diff。其做法是把文档高度拆成确定性的代码几何与动态评论块两套几何：代码行高提前精确计算，评论高度则延迟测量、按文件与行锚定，避免滚动跳变。
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GitHub 用 Copilot 将 Copilot 运行时迁移到 Rust
GitHub 用 GitHub Copilot app 和 Copilot CLI 把 Copilot agent runtime 从 TypeScript 完全重写为超过 80 万行生产级 Rust，AI 智能体编写了大部分代码，跨 128 个 PR 增量落地，性能提升数个数量级。
推荐理由：GitHub 工程师复盘用 Copilot 把运行时从 TypeScript 迁到 Rust 的全过程，含提示缓存、子智能体分工等可迁移的工程经验。
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GitHub 如何用 Copilot 把营销活动变成代码：从策划到跟进全自动
GitHub 日本和韩国营销负责人用 GitHub Copilot 把活动运营自动化：以 GitHub Issue 为工作单元，Issue forms 收集活动字段、Labels 触发 GitHub Actions 工作流，活动从单个 Issue 自动搭建、每日自动筛选报名者并在结束后自动清理。
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GitHub Copilot 应用新手指南：使用 diff、终端与浏览器面板
GitHub Copilot 应用内置 diff、终端和浏览器三个面板，让开发者无需在编辑器、终端窗口和浏览器之间来回切换，即可完成审查、运行和预览 AI 生成代码的完整闭环。
Hugging Face Jobs 上用 LoRA 实现异步 GRPO：一个 Bucket、一个代理，无需 NCCL
TRL v1.14 的 AsyncGRPOTrainer 现已支持只训练并同步 LoRA adapter 到 vLLM，rank-1 adapter 仅几 MB，可通过挂载在三个 HF Jobs 上的 Storage Bucket 传输，无需 NCCL。