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3 天有情绪数据
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Amazon SageMaker Python SDK 增加了 LLM 推理优化工具
Amazon SageMaker 的 Python SDK 已更新至 3.17.0 版本，在笔记本工作流程中直接引入了生成式 AI 推理建议。这项新集成通过对端点进行基准测试、评估实例配置以及建议最佳的成本效益权衡，自动化了大型语言模型 (LLM) 部署的优化过程。用户现在可以从笔记本中无缝生成、解释和部署这些优化配置，从而简化了生成式 AI 模型投入生产的流程。
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Amazon Bedrock 为 Claude 4.6 模型推出提示缓存
Amazon Bedrock 已推出一项专门针对 Claude 4.6 模型的提示缓存功能，旨在显著降低 GenAI 应用的成本和延迟。此功能通过在 GPU 内存中冻结静态提示元素（如系统规则和公司手册）的数学表示（KV 缓存）来工作。当新请求到达时，AWS Bedrock 会检查提示的初始部分是否与先前缓存的指纹匹配；如果匹配，它将绕过标准处理，并将请求路由到冻结的缓存，从而节省大量时间和费用。为了有效利用此缓存，提示必须满足最低令…
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AWS 安全 AI：三种适用于不同工作流的架构
AWS 安全团队可以根据具体工作流，利用三种不同的架构模式来实现 AI 辅助调查。对于 AWS 安全发现的实时交互式分析，AWS 托管 MCP 结合 Claude Code 或 Codex 等工具，可提供对 AWS API 的只读访问。在分析预先存在的安全报告时，自定义 MCP 方法适用于处理存储在 Amazon S3 中的数据。对于自动化、计划性的报告生成，AWS Lambda、boto3 和 Bedrock 的组合提供了一条确定的…
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HashiCorp 的 Terraform MCP 服务器提供 AI 助手功能，但无法检测手动创建的云资源
HashiCorp 发布了 Terraform 的官方 MCP 服务器，提供 35 多个工具来协助基础设施即代码任务。这些工具可以搜索提供商注册表、建议模块输入、管理 HCP Terraform 工作区以及检查 Sentinel 策略。然而，该服务器与 Terraform 本身一样，受其基于状态的方法的限制，无法检测在云控制台中手动创建的资源，例如安全组或 RDS 实例。
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AWS 用户组金奈站：使用 Bedrock 和 Strands SDK 构建生产级 AI 代理
在 AWS 用户组金奈站的演示中，展示了如何使用 Amazon Bedrock 和 Strands SDK 构建生产就绪的 AI 代理。由 Jaya Ganesh 主持的会议强调了从反应式 AI 聊天机器人向能够感知、推理、行动和学习的自主代理式 AI 系统的转变。Amazon Bedrock 提供对具有内置安全功能的各种 LLM 和基础模型的访问，而 Strands SDK 和 Bedrock AgentCore 通过管理状态、工具…
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AWS Agent Toolkit 增强了 AI 编码代理的安全性和控制力
AWS Agent Toolkit 为 AI 编码代理提供了与 AWS 服务交互的托管解决方案，与社区运行的服务器相比，提高了安全性和可审计性。它包括一个托管的 MCP 服务器，用于安全地访问 API；预构建的用于常见任务的“Skills”；用于 IDE 集成的“Plugins”；以及用于行为配置的“Rules files”。主要优势包括精细的 IAM 控制、沙盒代码执行、通过 CloudTrail 和 CloudWatch 进行的全…