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Converse API
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AI 模型通过工具调用获得实时数据访问权限
AI 模型现在可以通过一个称为工具调用的过程与外部工具和实时数据进行交互。这涉及到 AI 为特定工具生成结构化请求，然后由您的应用程序代码执行。结果会反馈给 AI，使其能够提供基于其本身无法获得的实时信息。Amazon Bedrock 等平台促进了这一能力，允许开发人员为 Claude 等模型定义具有名称、描述和输入模式的工具。
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Amazon Bedrock 推出提示缓存，将 AI 成本降低 90%
Amazon Bedrock 推出了提示缓存功能，旨在显著降低用户反复向基础模型发送相同上下文的成本和延迟。这一基础设施级别的解决方案可以存储对话上下文的部分内容，例如系统提示或文档，从而使后续请求能够跳过对缓存令牌的重新处理。这可以使输入令牌成本降低高达 90%，并在缓存命中时提高首次令牌的响应时间，而不会改变模型质量。该功能支持各种缓存场景，包括消息内容、系统提示和工具定义，并与 LangChain 等框架集成。
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AWS Bedrock AgentCore 和 Gemini API Managed Agents 为 AI 代理执行提供不同的路径
AWS 和 Google DeepMind 提供了不同的托管代理执行环境方法。AWS 的 Bedrock AgentCore 提供了一个模型无关的框架，用户可以从各种 AWS 服务中进行组装，成本与计算和内存使用量挂钩。相比之下，Google DeepMind 的 Gemini API Managed Agents 与 Gemini 模型系列紧密耦合，并提供异步后台执行、远程 MCP 服务器集成以及在托管沙箱中进行自定义函数调用等功能…