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AWS推出Moltbot on Amazon Bedrock解决方案，助力企业高效部署AI Agent。该方案通过Bedrock统一API、Graviton实例和Serverless架构，解决传统部署中的高门槛、安全隐患和数据孤岛问题。支持多模型选择、VPC私有链路和CloudFormation一键部署，成本低至每月$60-65。采用MCP协议和Lambda实现万级数据库接入，使AI具备实时执行能
摘要：本文提出了一种基于RAG（检索增强生成）和代码分析的旧系统现代化解决方案，针对企业遗留系统存在的代码规模大、文档缺失、维护困难等问题。方案采用结构化解析、语义拆分、向量化等技术路径，将系统理解转化为可检索、可复用的工程过程。通过五步标准架构（代码解析→语义拆分→向量化→RAG查询→生成工件），可自动生成规格文档、测试用例等成果物。该方案强调元数据管理、合理分块和精准查询设计，避免了传统AI方
本文将带你深入了解并亲手部署 Moltbot——一款具有高度“代理（Agentic）”能力的开源个人 AI 助理。不同于传统的对话机器人，Moltbot 能够接管操作系统、主动响应并跨平台执行任务。我们将利用 Amazon Bedrock 的强大模型能力和 AWS Systems Manager (SSM) 的安全通道，构建一套既私密又经济高效的 AI 架构。
本文介绍了如何利用AWS EC2免费套餐搭建自托管的开源AI助手ClawdBot。教程包含四个主要步骤：1) 使用AWS Free Tier启动EC2实例并配置Ubuntu系统；2) 通过一键脚本安装ClawdBot运行环境；3) 设置SSH端口转发实现本地访问；4) 后续将配置AWS Bedrock调用Claude模型并集成聊天工具。该方案无需高昂成本即可获得24小时在线的AI助手，支持自动化任
摘要：自定义插件是提升测试工具链灵活性的关键技术，可无缝集成第三方工具并优化测试流程。其架构包括宿主应用、插件接口、管理器及沙箱权限模型，采用模块化设计保障扩展性。开发需配置JDK、Maven等工具，通过定义配置Schema和核心逻辑实现功能。测试阶段需进行单元/集成测试和性能监控。发布后应注重轻量化设计、文档完善及安全管理。实际应用可提升30%以上测试效率，适用于自动化安全测试、CI/CD集成等
摘要：随着敏捷开发和CI/CD的普及，智能排序执行算法成为优化软件测试效率的关键技术。文章系统分析了基于风险、覆盖率和机器学习的三种主流算法，对比其原理、优势及适用场景，并提供了实施步骤与行业应用案例。研究显示，该技术可减少30-50%测试时间，提升缺陷检出率40%，在金融、电商等领域成效显著。未来趋势将融合AI可解释性和量子计算，推动测试向预测性维护转型，为从业者应对复杂软件生态提供有效解决方案
AI元素定位技术革新自动化测试，通过智能特征提取和跨端自适应机制提升稳定性。Testim和Virtuoso作为行业标杆，分别提供可视化工作流和代码级优化：Testim实现录制即生成智能定位器，支持动态修复；Virtuoso通过AI生成多策略脚本，自动处理平台差异。该技术将维护成本降低50%以上，未来结合LLM将实现预测性维护。测试从业者需根据项目需求选择工具，持续优化定位策略应对复杂场景。
摘要：测试数据自动生成与注入技术通过自动化手段提升测试效率与覆盖率，核心方法包括基于规则、模型和机器学习的生成策略。关键技术挑战在于数据质量与生成速度的平衡，以及多源异构数据的处理。主流工具如Pytest、EvoSuite支持参数化注入和隔离机制，在金融、电商等行业应用中显著缩短测试周期。未来趋势将聚焦AI驱动的智能生成和绿色算法，测试从业者需掌握混合方法并持续学习工具链，以应对复杂系统的测试需求
摘要 MCP（Model Context Protocol）定义了客户端与服务端之间的通信机制，支持两种标准化传输方式：stdio和Streamable HTTP。相比早期基于HTTP+SSE的方案，Streamable HTTP通过单一端点简化了实现。在AWS Lambda上部署MCP服务器有三种主要方法：1）使用自定义MCP处理器适配Lambda请求-响应模型；2）通过stdio运行现有MCP
自动化测试失败诊断机制通过自动截图和日志捕获提升调试效率。该机制在测试失败时自动保存UI界面图像和系统日志，结合Selenium/Appium等工具实现，可减少40%以上的调试时间。最佳实践包括优化触发条件、合理存储数据、集成报告工具等。该技术未来将向AI分析和云原生方向发展，成为自动化测试的重要保障。
视觉回归测试（VRT）通过像素比对检测UI变更，Percy作为领先工具提供自动化解决方案。它支持基线建立、智能差异分析，集成CI/CD流程，可缩短65%测试周期。实践表明，Percy能降低40%用户投诉，提升品牌一致性。最佳实践包括跨浏览器测试、响应式验证和团队协作审查。未来结合AI技术，VRT将成为质量保障的核心环节，建议将其纳入DevOps全流程。
Playwright通过三层架构实现多语言自动化测试：语言绑定层提供Python/Java/JS/.NET的统一API，协议转换层标准化指令，驱动执行层对接浏览器引擎。其核心技术包括智能等待机制（降低30%时序错误）、跨语言调试方案（支持录制回放和多设备模拟），以及MCP协议集成。企业部署建议CI/CD并行测试和Allure多语言报告整合，常见问题提供针对性解决方案。该框架显著提升了测试脚本的跨语
AWS和谷歌云都是优秀的云平台，没有绝对的“更好”，只有“更适合”。AWS提供了一站式的完整解决方案和无可比拟的生态系统，而谷歌云在技术创新、简化体验和特定技术领域（AI/ML、Kubernetes、大数据）表现出色。对于大多数开发者，建议根据具体项目需求而非品牌偏好做选择。如果你正在构建AI驱动的应用、全球分布的服务或数据密集型解决方案，谷歌云值得重点考虑。如果你需要最成熟的企业级功能、广泛的服
n8n 内置支持多种 AWS Comprehend 功能，包括文本识别与分析。n8n 内置支持广泛的 AWS DynamoDB 功能，包括在数据库中创建、读取、更新、删除项目和记录。
在本系列的上篇中，小李哥手把手带大家了解如何使用Amazon Bedrock和其标准化Converse API轻松创建一个自定义AI智能体Agent。我们利用Streamlit框架开发了一个网页应用，在用户交互页面中与后端代理进行交互，分析自媒体文章里的情感倾向。我们分别配置了多个工具，用于网页检索获取网页内容、总结网页信息，和总结分析社交媒体帖子的情感倾向。在本系列的下篇中，我们将分享该项目的具
我们将导入必要的库，并设置日志记录配置，将当前模块的日志级别配置为INFO。
【代码】AWS Hybrid Cloud Storage：配置 Storage Gateway 对接本地 NAS 与 S3 的文件互通。
关于 Strands 中智能体间（A2A）协议的精彩问题！让我 breakdown A2A 的工作原理并逐一解答您的每个问题：1. 一个智能体如何选择和发展其他智能体？通过智能体卡片（Agent Cards）进行发现：每个支持 A2A 的智能体会自动在其地址暴露一个智能体卡片（路径：）。这个卡片是一个标准化的描述文件，包含：智能体的能力和工具可用的函数/服务通信端点身份验证要求发现过程：智能体通过
无人机（UAV）正日益成为我们日常生活中的常见景象。这种增长主要受到生产成本下降和应用范围扩大的推动。目前，无人机已在运输、建筑、灾难响应和基础设施检查等领域得到广泛应用。尽管它们与企业内部技术流程的整合仍处于早期阶段，但潜力巨大。无人机在农业、医疗保健以及基础设施和区域管理领域的未来尤其充满希望。此外，无人机在创意专业人士中越来越受欢迎，尤其是在摄影和视频制作领域。虽然无人机具有诸多优势，但也存
最近有个搜索请求超过了29秒，想要排查一下这个问题。
使用 AWS Lambda 节点可以自动化 AWS Lambda 中的工作，并将 AWS Lambda 与其他应用程序集成。n8n 内置支持多种 AWS Lambda 功能，包括调用函数等。使用 AWS Rekognition 节点可以自动化 AWS Rekognition 中的工作，并将 AWS Rekognition 与其他应用程序集成。n8n 内置支持多种 AWS Rekognition 功
使用 AWS Textract 节点可以自动化处理 AWS Textract 工作，并将 AWS Textract 与其他应用程序集成。n8n 内置支持多种 AWS Textract 功能，包括发票分析。使用 AWS Transcribe 节点可以自动化 AWS Transcribe 中的工作，并将 AWS Transcribe 与其他应用程序集成。n8n 内置支持多种 AWS Transcrib
本文将高通旗舰移动平台QCS9100与AWS边缘计算服务Greengrass结合，打造本地智能节点。文章详细介绍了在QCS9100开发板上部署Greengrass核心软件的完整流程，包括系统环境准备、AWS CLI配置、Greengrass核心安装与验证等关键步骤。通过这一部署，用户可以在设备端运行AI推理模型，实现低延迟、高隐私保护的应用。文中还提供了云端资源创建结果的详细说明，为后续开发自定义
摘要：本文介绍了kiro-cli 1.24.0版本新增的skill功能使用实践。通过克隆Anthropic官方skills仓库并配置自定义Agent，验证了skill的加载与调用流程。测试中成功使用文档处理skill，将Markdown格式的版本更新内容转换为9页PPTX文件，证实了skill功能的可用性。文章提供了从环境准备到实际操作的完整流程，为开发者使用kiro-cli的skill功能提供了
转载于: https://www.cnblogs.com/Johny-zhao/p/18919080。PAI-TF（优化版TensorFlow）+ ACK Pro集群。MindSpore + HCCL（华为集合通信库）ModelArts AutoML（自动超参搜索）SMDDP（AWS定制通信库） + EFA网络。PAI-EasyVision（CV自动化建模）PAI-TF（定制TensorFlow）
研一笨比自学练习自用记录环境：Ubuntu22.04＋ROS2humble地图模型：AWS RoboMaker Small House World，环境配置模型导入省略官方的turtlebot3_world.launch.py逻辑通常是直接加载turtlebot3_gazebo/worlds/turtlebot3_world.world，要加载自定义地图是要将“打开地图”和“生成机器人”分开进行
由 Amazon MQ 管理的 RabbitMQ 在分布式架构中启用异步通信，但带来了操作风险，例如重试、处理延迟和队列积压。Elastic 的 Amazon MQ 集成对于 RabbitMQ 提供了对代理健康、队列性能、消息流和资源使用的深度可观察性，通过 Amazon CloudWatch 指标和日志进行监控。本文概述了与 RabbitMQ 相关的主要操作风险，并解释了 Elastic 可观察
文章摘要： 本文介绍了如何在VSCode中使用Cline工具集成AWS相关服务，通过配置MCP服务器实现多种功能。重点包括：1)通过LiteLLM封装自部署模型以降低成本；2)配置文档查询服务用于知识检索；3)集成AWS API服务用于资源管理；4)使用计费管理服务监控成本；5)特定领域工具如IAM策略分析。提供了不同场景的JSON配置模板，包括在线文档助手、资源检索、成本管理等典型用例配置方案，
在自有 AWS 环境实现 WebRTC 安全方案的落地指南 本文提供在自建 AWS 环境中实现与 Amazon KVS WebRTC 同等安全级别的完整方案。核心内容包括身份与访问控制（使用 Cognito/STS/JWT）、信令安全（HTTPS/WSS）、媒体加密（DTLS-SRTP）、网络穿透（coturn 配置）以及监控审计体系。方案采用"临时凭证+最小权限"原则，提供架
2025年云服务器选型聚焦AI与大模型需求，阿里云磐久AIInfra2.0单柜支持128个AI芯片，推理性能提升50%。核心趋势：大模型部署需高算力GPU（单芯片≥2000瓦）、分布式架构；企业应用推荐跨可用区部署+弹性伸缩组合降本30%；游戏场景宜选高频CPU+RDMA网络。成本控制建议采用预留实例券+按量付费混合模式，可降22%总成本。当前云市场进入"云智合体"阶段，选型需
《AI协议安全漏洞深度分析与防护方案》 本文揭露了DeepSeek模型调用漏洞，攻击者可通过特制Prompt在AI回复中注入系统命令（如rm -rf /），造成数据损失。文章通过抓包分析MCP协议五层结构，定位漏洞根源在于未过滤注入字符，并详细演示了从构造恶意Prompt到漏洞复现的全流程。针对该漏洞，提出了三层防护体系：协议过滤网关、Wireshark实时告警和AI模型输入净化，同时建议在网络层
如果你的应用需要通过AWS S3存储大量数据，并且希望利用人工智能大模型进行数据分析或者处理，你可以将获取到的子目录列表作为输入传递给AI大模型。要在Python中使用`boto3`库获取AWS S3中的所有子目录、所有级别(不使用内置的boto3文件对象)，首先需要确保已经安装了`boto3`并配置了相应的访问密钥和秘密密钥。{"role": "user", "content": f"请分析每个
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