这是从Planning-with-Files理念到优化部署的实战指南，深入探讨了如何基于“Planning-with-Files”的核心理念，在AWS云平台上构建与优化类Manus的通用AI Agent服务。Planning-with-Files 不仅是一个Claude技能插件，更代表了一种先进的大模型工作流范式：通过结构化文件管理（任务计划、进展笔记、交付成果）来维持长期任务的一致性与上下文连续

本方案通过将与深度融合，构建了一种新型光电混合计算芯片与集群。它不仅延续了H200在大内存带宽与高速互连方面的优势，更通过光学计算突破了传统电子架构在矩阵乘法上的性能与能效瓶颈。配合全新的光互连集群架构，可为下一代AI与HPC应用提供的计算能力。此设计为概念性方案，实际实现需在工艺集成、热管理、软件生态等方面进一步研发。

AWS Shield：AWS的原生DDoS防护服务。Shield Standard自动为所有AWS客户提供基础防护，而Shield Advanced提供增强防护，包括针对大型复杂攻击的缓解、成本保护、实时指标和与AWS WAF的集成。Shield Advanced可保护特定AWS资源，如EC2实例、弹性IP、CloudFront分布、Route 53托管区域和Global Accelerator加

SSH Build Agents 插件（原名 SSH Slaves 插件）是 Jenkins 的官方插件之一[reference:0]。其核心功能是通过 SSH 协议远程启动和管理 Jenkins 构建代理（Agent）它使用纯 Java 实现的 SSH 客户端，无需在 Jenkins Master 上安装额外的原生 SSH 工具，具有良好的跨平台兼容性。核心价值与特点：简化管理：自动化代理节点的

可以用基于BERT等预训练模型的高性能分类功能（依赖Hugging Face Transformers），先加载查询文本和意图标签的数据表，标签编码为数字。然后进行模型初始化，加载指定的BERT/DistilBERT/Roberta预训练模型和分词器，接着将文本和标签转为BERT输入格式（token ids和attention mask），就可以用Hugging Face的Trainer类训练模型

Python使用Zoominfo API检查Amazon Redshift中的公司基本信息字段的数据正确性，存储到Boolean类型的字段中，查不到的在指定字段中设置为false，否则设置为true。

反洗钱分析业务以交易数据为中心，关联双方所在国家，国家的风险等级、交易频率、交易金额等综合因素考虑是否可能涉及洗钱，并以国家所在的大洲（亚洲、非洲、北美洲等）来分组统计。具体是根据数据科学家通过对历史交易数据和各种相关维度信息的分析得到的模型和参数，筛选出可能涉及到洗钱行为的帐号，然后对账号的可疑操作进行监控。技术上，将交易数据、帐号信息和相关维度定期地从交易系统中导出为数据文件，将文件传输到Ha

实际部署时可以根据具体需求调整批量大小、线程数量、重试策略等参数，并通过监控日志文件来观察复制状态和性能指标。

用FastAPI创建一个输入提示词和所使用的LLM名称和向量搜索方式的API，返回LLM输出文本，其中用到OpenAI GPT 4o3和AWS Bedrock上的多个LLM模型的API，通过内部的类配置使用的模型和向量数据搜索类型，向量数据搜索类型包括faiss向量数据库和AWS Kendra向量数据库搜索服务，这样的逻辑用设计模式中的工厂模式实现，用Python实现Docker打包项目Pytho

反洗钱分析业务以交易数据为中心，关联双方所在国家，国家的风险等级、交易频率、交易金额等综合因素考虑是否可能涉及洗钱，并以国家所在的大洲（亚洲、非洲、北美洲等）来分组统计。具体是根据数据科学家通过对历史交易数据和各种相关维度信息的分析得到的模型和参数，筛选出可能涉及到洗钱行为的帐号，然后对账号的可疑操作进行监控。技术上，将交易数据、帐号信息和相关维度定期地从交易系统中导出为数据文件，将文件传输到Ha