Dieser Beitrag beschreibt die Implementierung der Objekterkennung mit Amazon Nova 2 Lite. Die Leser erfahren, wie eine Objekterkennungsanwendung mit Amazon Bedrock, AWS Lambda und Amazon API Gateway bereitgestellt, effektive Prompts erstellt und Ergebnisse visualisiert werden.
Dieser Beitrag bietet eine Lösung zum Aufbau hochskalierbarer, serverloser Multi-Agenten-generativer KI-Systeme in AWS. Er integriert LangGraph-Agenten als Orchestratoren mit Amazon Bedrock AgentCore Memory und Observability.
Der Artikel untersucht die erheblichen Risiken, die mit der Verbindung von KI-Agenten wie GitHub Copilot mit dem AWS MCP Server für die Cloud-Verwaltung in natürlicher Sprache verbunden sind. Er illustriert dies mit einem Beispiel, bei dem der Befehl eines Agenten zur Beendigung kritischer EC2-Instanzen führte, was zu einer hohen unerwarteten AWS-Rechnung führte.
Dieser Beitrag demonstriert AgentWatch, eine Lösung für die proaktive AWS-Infrastrukturüberwachung. Es führt alle 15 Minuten Prüfungen durch, fasst CloudWatch-Metriken über mehrere AWS-Konten zusammen, liefert Berichte an Slack und reagiert auf Abfragen in natürlicher Sprache.
Dieser Beitrag zeigt, wie Amazon FinTech-Teams Amazon Bedrock und andere AWS-Dienste nutzen, um eine skalierbare KI-Anwendung zu entwickeln. Ziel ist es, die Bearbeitung regulatorischer Anfragen zu transformieren, indem jedes Team seine eigene dedizierte Wissensdatenbank pflegt.
Dieser Beitrag erläutert, wie kurzfristige GPU-Kapazität für ML-Workloads mit Amazon EC2 Capacity Blocks für ML und SageMaker-Trainingsplänen gesichert werden kann. Diese Lösungen adressieren Verfügbarkeitsprobleme bei GPUs für Lasttests, Modellvalidierung und Workshops.
Dieser Inhalt erörtert die entscheidende Notwendigkeit einer zentralisierten Observability-Lösung für Unternehmens-KI-Plattformen mit zahlreichen Nutzern, wobei der Fokus auf der Verfolgung von Nutzeraktivität, Zufriedenheit und Engagement-Treibern liegt. Er thematisiert die Herausforderung verstreuter Datenquellen über mehrere AWS-Dienste hinweg, wenn eine solche Lösung fehlt.
Dieser Beitrag beschreibt, wie Baz die Genauigkeit seiner KI-Agenten-Codeüberprüfung mithilfe von Amazon Bedrock und Amazon Bedrock AgentCore verbesserte. Es werden Architekturentscheidungen, Implementierungsdetails und die erzielten Geschäftsergebnisse durch die Automatisierung des Codeüberprüfungsprozesses behandelt.
Dieser Beitrag zeigt drei Wege zur Implementierung des Programmatic Tool Calling (PTC) auf Amazon Bedrock. Dazu gehören eine selbst gehostete Docker-Sandbox auf ECS, eine verwaltete Lösung mit Amazon Bedrock AgentCore Code Interpreter sowie ein Anthropic SDK-kompatibler Pfad.
Diese Podcast-Episode untersucht, wie Agentic AI die Reisebranche transformiert, und diskutiert ihre Anwendungen und zukünftigen Auswirkungen. Das Gespräch vertieft den Einfluss von KI auf Reiseerlebnisse und -dienstleistungen.
Dieser Artikel beschreibt eine Beispielimplementierung zur Monetarisierung von KI-Agenten unter Verwendung des x402-Mikrozahlungsprotokolls, integriert mit AWS CloudFront und Lambda@Edge. Er beschreibt eine Architektur, in der KI-Agenten autonom in USDC bezahlen können, mit Unterstützung von Netzwerken wie Base Sepolia und Solana Devnet.
Dieser Executive Dialogue untersucht, wie Tuya das Smart Living revolutioniert und von AIoT zu Physical AI übergeht. Die Zusammenarbeit mit AWS ist entscheidend für diese Transformation und treibt Innovationen bei Smart Home- und Gebäudelösungen voran.
Dieser Artikel skizziert ein serverloses AWS-Design zur Verarbeitung nutzergenerierter Medien und extrahiert dabei Erkenntnisse mittels KI-Diensten. Es nutzt Rekognition, Transcribe und Bedrock und speichert Daten in DynamoDB, gänzlich ohne traditionelle EC2-Instanzen.
Die fortschrittlichen Modelle und Codex von OpenAI sind jetzt allgemein auf AWS verfügbar, was Unternehmen einen neuen Weg bietet, mit OpenAI über ihre bestehenden AWS-Umgebungen, Kontrollen und Beschaffungsabläufe zu entwickeln. Kunden können schnell mit OpenAI auf AWS starten und den Übergang von der Evaluierung zur Produktion beschleunigen.
Dieser Beitrag beschreibt, wie der Zugriff von KI-Agenten auf externe Dienste mit Amazon Bedrock AgentCore Identity gesichert wird. Er implementiert speziell den Autorisierungscode-Grant (3-legged OAuth) auf Amazon ECS mit sicherer Sitzungsbindung und bereichsbezogenen Tokens.
Dieser Inhalt von Amazon Web Services untersucht die Anwendung von KI im Investmentmanagement, wobei Präzision und Zuverlässigkeit betont werden. Er hebt hervor, wie KI die Entscheidungsfindung verbessern kann, ohne die Genauigkeit bei Finanzoperationen zu beeinträchtigen.
Dieser AWS "Humans In The Loop" Podcast beleuchtet die Zukunft der Agentic AI mit Rory Richardson. Die Diskussion behandelt die Implikationen und das Potenzial autonomer KI und deren Interaktion mit menschlicher Aufsicht.
Dieser Inhalt des AWS Humans In The Loop Podcasts beleuchtet die neuesten Fortschritte mit Kiro und detailliert dessen neue Kräfte und verbesserte Agentenfähigkeiten. Er bietet ein Update zu den sich entwickelnden Funktionen dieses KI-Systems innerhalb des Amazon Web Services Ökosystems.
AWS hat das Spring AI AgentCore SDK allgemein verfügbar gemacht, welches die Entwicklung produktionsreifer Java KI-Agenten vereinfacht. Dieses SDK reduziert wochenlange Infrastrukturarbeit für agentische KI auf eine einzige Annotation, indem es Aspekte wie Skalierung, Zuverlässigkeit und Speicher-Repositories übernimmt.
Die AWS AI Practitioner-Zertifizierung ist grundlegend und für nicht-technische Fachkräfte geeignet, da sie sich auf KI-Konzepte und deren Anwendung konzentriert, nicht auf Codierung. Ihre szenariobasierten Fragen stimmen mit den Fähigkeiten zur Problemlösung im Geschäftsbereich überein und bevorzugen praktische, verwaltete Servicelösungen.