亚马逊AWS官方博客

Category: Artificial Intelligence

AWS 一周综述：Amazon RDS for SQL Server 的 BYOM、适用于 Swift 的 AWS IoT 设备 SDK 等（2026 年 6 月 8 日）

Amazon RDS for SQL Server 的 BYOM、适用于 Swift 的 AWS IoT 设备 SDK 等

试用 Amazon Bedrock 中的新控制台体验，该体验针对兼容 Anthropic 和 OpenAI 的 API 进行了优化

今天，我们宣布在 Amazon Bedrock 中推出新的控制台体验，您可以在 Amazon Bedrock 为实现高性能、可靠性和安全性而构建的下一代推理引擎上，使用最新的人工智能模型进行实验、迭代和扩展。该控制台刷新了工作流程，针对 bedrock-mantle 端点进行了优化，支持最新的 GPT、Claude 和开放权重模型，包括 OpenAI Responses API、OpenAI Chat Completions API 和 Anthropic Messages API。

构建无服务器Kiro调度平台：用Kiro CLI + EventBridge + ECS Fargate实现定时AI任务

AI 编程助手如 Kiro CLI 能力日益强大，但使用场景局限于开发者本地终端。本文介绍 Kiro Job Scheduler——一个完全基于 AWS 无服务器架构的 AI 任务调度平台。它让团队中的任何人（包括非技术人员）都能通过 Web 界面配置定时 AI 任务：自定义 Agent 角色、挂载 MCP 工具服务器、编排 Skills 技能包，实现从「每日新闻摘要」到「定期代码审计」的各类自动化场景。任务结果自动推送到飞书或 Telegram，真正实现 AI 助手的 7×24 小时无人值守运行。

用 Amazon Quick 加速日常数据工作

Amazon Quick 作为新一代企业办公助手所能解决的，正是这一类问题。它的特别之处在于：你不需要懂代码、不需要写公式、也不需要会 SQL——你只要像跟同事交代任务一样，用大白话把需求说清楚，剩下的它来做。 本文将结合企业日常数据处理工作，介绍如何使用 Amazon Quick 提升效率。并探讨未来数据流程的进化方向。

让 Amazon Quick 操作飞书：构建远程 MCP 服务的设计实践

当 AI 助手需要操作飞书完成多步任务时，200+ 工具的上下文膨胀、多步编排的准确性和 Token 安全是三大挑战。本文分享如何基于 AWS Bedrock AgentCore 构建一套远程 MCP 服务，通过 Meta Tool 实现按需编排、分层注册平衡可用性与上下文效率，以及 OAuth PKCE + HMAC 域分离签名确保 Token 安全。

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