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12月18日!启动!re:Invent 2025中国行来了!

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快速上手AgentCore|七大核心能力实现Agent安全规模化部署与运营

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快速上手|使用AgentCore Observability全面监控Agent

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简单上手Strands Agents,即刻开启AI Agent构建之旅

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快速上手|AgentCore Browser Tool让Agent轻松与网页交互

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Agentic AI基础设施实践经验系列(三):Agent记忆模块的最佳实践

本文探讨了大语言模型在记忆处理方面的局限性,分析了Agent应用中记忆模块的必要性及其核心功能。文章系统介绍了短期记忆和长期记忆的差异,详细阐述了记忆管理的四个关键环节:记忆产生、策略、存储和检索。同时,对比了Mem0、Letta、LangMem等主流开源记忆框架的特点,并介绍了亚马逊云科技BedrockAgentCore提供的托管记忆解决方案。最后强调记忆机制对构建具有认知连续性的下一代智能体的

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一图看懂 | 所有SaaS产品都值得用Agentic AI重做一遍

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Kiro AI IDE辅助开发实战:1.5小时完成CDK部署架构

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更快响应、更低延迟!开始进行大语言模型的实时响应流式推理!

本文作者Pavan Kumar Rao Navule亚马逊云科技解决方案架构师Sudhanshu Hate亚马逊云科技首席人工智能与机器学习专家随着生成式 AI 应用被迅速采用,相关技术的应用程序需要及时响应以减少感知延迟并提高吞吐量。基础模型(FM)通常在大规模语料库上进行预训练,参数规模从数百万到数十亿甚至更多。大型语言模型(LLM)是 FM 的一种类型,可生成作为用户推理的响应文本。使用不同

#语言模型#人工智能#自然语言处理
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