AWS Machine Learning Blog
Источник AI-новостей. Материалы автоматически отбираются и адаптируются редакцией Hamidun News.
Последние публикации
AWS показала, как 100% точности поиска скрывают провал ИИ-агента
ИИ-агент находит документы по теме, но всё равно отвечает мимо. AWS разобрала такой сбой и предложила цикл проверок, который помогает понять, когда менять промпт, а когда пополнять базу знаний.
AWS связала трёх ИИ-агентов в двух аккаунтах через протокол A2A
Ваш агент написан на LangChain, а сервис партнёра — на Strands. AWS показала, как связать их через A2A: передавать задачи, запрашивать внутренний контекст и проверять доступ.
AWS показал, как не дать LLM-агенту читать чужие документы: userContext подставляет шлюз
Агент ищет по внутренним документам, а кто он такой для базы знаний, решает LLM. Разбираем схему AWS, где личность пользователя подставляет код, а не модель.
AWS Quick получил шесть агентов для продактов: от жалоб клиентов до спеки
Кодинг-агенты пишут код быстро, но не спасут от неверного продукта. AWS предлагает шесть агентов, которые собирают сигналы из Slack и Jira и готовят спеку для разработки.
AWS добавила учёт расхода в голосовых потоках: 12 минут аудио — 720 единиц
Голосовой агент может держать соединение полчаса, но обработать лишь несколько минут речи. AWS дала поставщикам моделей способ передавать расход в биллинг прямо во время разговора.
AWS предложил семислойную архитектуру для агентов: от прототипа к продакшену
Большинство агентных проектов буксует не из-за модели, а из-за обвязки: маршрутизации, безопасности, наблюдаемости. AWS выложила референс из семи слоёв и рабочий пример.
AWS выпустила UAEF: один набор из 36 метрик для агентов на любом фреймворке
Агенты на LangGraph, Strands и AgentCore пишут трейсы по-разному, и метрики приходится переписывать. AWS открыла UAEF — адаптеры сводят всё к одному формату и ловят регрессии.
DXC пустила ИИ-агентов в IT банков и больниц: время решения инцидентов упало на 95%
Главный риск агентов — не модель, а лишние права. Разбираем, как DXC на Amazon Bedrock отделила выбор модели от контроля действий и начала с агентов только на чтение.
AWS добавила 3 проверки в обучение моделей, чтобы ловить тихие ошибки GPU
GPU может ошибиться в вычислении и продолжить работу без единого предупреждения. AWS показала, как ловить такие сбои внутри обучения, находить подозрительный узел и откатываться к сохранённой модели.
AWS показывает, как проверять ИИ-агентов в 3 режимах: от отладки до продакшена
Агент закрыл обращение, но забыл второй вопрос клиента или раскрыл чужие данные. AWS разбирает, как ловить такие сбои в AgentCore и почему одной оценки полезности недостаточно.
Spring AI и Bedrock AgentCore: Java-агент в проде с одной аннотацией и двумя эндпоинтами
Java-команды не обязаны переезжать на Python ради агентов. AWS показала, как собрать их на Spring Boot: инструменты через @Tool, память и деплой в managed-рантайм.
Семантический diff для политик от LLM: из 18 «изменённых» строк видно 2 бага
Просишь LLM перевести требования в Cedar или SMT-LIB и получаешь два разных результата. AWS показала, как сравнить их по смыслу и увидеть только реальные расхождения.
Bedrock Knowledge Base научили выбирать глубину поиска: от 0 вызовов LLM до агентного RAG
Один параметр maxAgentIteration в Amazon Bedrock переключает базу знаний между простым RAG, чистым поиском без LLM и агентным планированием — не нужно держать два пайплайна.
TCS собрала агентов для тестов в банках: 100 сценариев за 24 часа вместо 200
Один промпт не тянет регулируемый тестовый процесс. TCS разложила QA на пять агентов с жёстким супервизором и сократила трудозатраты на 88% на внутреннем бенчмарке.
AWS научил реестр MCP-серверов обновляться сам: схема тулов без ручных правок
Добавили инструмент в MCP-сервер и забыли обновить каталог? AWS показала схему, где реестр сам замечает изменения и подтягивает новые tools — без ручной синхронизации.
Claude Fable 5.2 вышла в Amazon Bedrock: автономные агенты и 30 дней хранения данных
Anthropic выкатила Fable 5.2 в Bedrock: модель для кода и науки, которая сама проверяет результат. Но по умолчанию ваши запросы хранятся до 30 дней и проходят проверку людьми.
AWS открыл Web Search API для агентов: один вызов без шлюза и ключей
Amazon добавил в Bedrock AgentCore прямой API веб-поиска. Теперь свежие данные в агента или пайплайн подтягиваются одним вызовом SDK, без шлюза, MCP и API-ключей.
AWS открыла 23 готовых компонента для GenAI: DoorDash и Ricoh сократили часы разработки на 90%
Хватит каждый раз писать RAG-пайплайн с нуля: AWS выложила каталог из 23 проверенных open source заготовок для контакт-центров, документов и агентов.
AWS выложила шаблон data lake для Bedrock: видно каждый промпт, токен и его цену
Счёт за Bedrock приходит одной суммой, а кто и на что сжёг токены — непонятно. AWS собрала open-source пайплайн: логи всех аккаунтов сводятся в одну таблицу для SQL-запросов в Athena.
Codex теперь работает через Amazon Bedrock: AWS показала пилот на IAM без нового стека
Платформенным командам не нужен отдельный контур доступа к моделям: Codex ходит в модели OpenAI через Bedrock, а вход, логи и лимиты остаются в привычном AWS.
Kimi K3.1 Pro Highspeed вышел в Amazon Bedrock: токены в 2–3 раза быстрее
Moonshot AI выкатила ускоренную версию Kimi K3.1 в Amazon Bedrock. Чтобы перейти с Kimi K3, достаточно сменить ID модели — а Flex-тариф и кэш промптов режут счёт.
Nemotron 3.5 Super VL в SageMaker: 120B-модель для документов и GUI-агентов за 10 минут
AWS добавил в JumpStart мультимодальную Nemotron 3.5 Super VL: она читает сканы, графики и видео, а в NVFP4-версии помещается на четыре GPU Blackwell вместо восьми H200.
Trovata запустила казначейских агентов на AgentCore: отчёт за минуту вместо дней
Финансисты тратят часы на сбор остатков из десятков банковских порталов. Trovata отдала эту рутину агентам на AWS и довела отчёт до минуты. Разбираем, как агентам урезали права.
AWS дала агентам веб-поиск без API-ключей: сторож зависимостей отработал за 36 секунд
В Amazon Bedrock AgentCore появился Web Search API: агент получает свежие результаты с источниками, а запросы не уходят в чужие поисковики. Разбираем на примере ежедневного наблюдателя за зависимостями.
CrossnoKaye заставила ИИ-агента на заводах считать в Python-песочнице, а не в голове LLM
Промышленный ИИ-агент AURA не гадает по логам: он видит схему оборудования и логику контроллеров, а все числа считает кодом в изолированной микро-ВМ Amazon Bedrock AgentCore.
AWS в октябре: Haiku 5.5 дешевле на 75%, фолбэк моделей и песочница для агентов
AWS подвёл итоги октября: дешёвые модели для субагентов, автоматический фолбэк при троттлинге, песочница для локальных агентов и разбивка расходов на ИИ по моделям.
AWS связала 3 ИИ-агента для проверки замены авиационных компонентов
Инженеры тратят дни на сверку характеристик деталей. AWS показала систему, где три агента собирают доказательства, а итоговое решение остаётся за человеком.
Crawl4AI очищает веб-страницы для RAG и ограничивает обход 25 документами
Встроенного краулера Bedrock хватает не всегда. AWS показала конвейер, который вырезает со страниц меню и другой шум, добавляет метаданные и только потом отправляет материалы в базу знаний.
AgentCore сохраняет права пользователя при вызове ServiceNow без самописного обмена токенов
AI-агент больше не должен обращаться к ServiceNow под общей учётной записью. AgentCore Gateway обменивает токен через Entra ID и передаёт API права конкретного пользователя.
EDB встроила семантический слой для агентов в Postgres и подключила к Bedrock
Смысл данных, связи таблиц и права доступа живут в самом Postgres. Агент на AWS читает их через MCP, и две роли получают разные ответы на один и тот же вопрос.