Amazon DynamoDB

2026-10-26

MODELS · 1 ИСТОЧН. · AWS Machine Learning

Образец конвейера для компьютерного зрения на краю с Amazon SageMaker Python SDK v3 и Neo

AWS опубликовала пример (aws-samples на GitHub), обновляющий 2023‑й шаблон визуального контроля до Amazon SageMaker Python SDK v3 и заменяющий устаревший SageMaker Edge Manager на SageMaker Neo. Двухветвевой конвейер SageMaker обучает для каждой камеры автоэнкодер‑анализатор аномалий и классификатор на базе ResNet18, пропускает модели через quality‑gate, компилирует одобренные артефакты с помощью SageMaker Neo (ONNX + скомпилированная библиотека), а оркестрация ретренинга выполняется через Step Functions, SQS FIFO, DynamoDB‑семафор, Lambda, SNS и EventBridge; развертывание — через AWS CDK, полный прогон на синтетике стоит примерно $0.07.

6.0

2026-10-23

COMPANIES · 1 ИСТОЧН. · AWS Machine Learning

Eon использует AgentCore Gateway от Amazon Bedrock для централизованного доступа MCP в нескольких облаках

Eon внедрила централизованный аутентифицированный шлюз на базе Amazon Bedrock AgentCore (Gateway, Runtime, Policy, Identity), заменив учётные данные для каждого инструмента и локальные процессы MCP, что обеспечивает единый доступ инженеров и автономных агентов к инструментам расследования в AWS, GCP и Azure. Это сократило ввод в работу новых инженеров с примерно двух дней до около двух минут и позволяет автономному SRE-агенту Eon (Claude на Bedrock) иметь тот же доступ с отдельными идентичностями и правами.

6.0

2026-10-14

CODING · 1 ИСТОЧН. · AWS Machine Learning

Построение агентной системы обработки документов (IDP) на Amazon Bedrock AgentCore с Strands Agents

AWS опубликовала практическое руководство по агентной системе обработки документов (IDP), в которой используются Amazon Bedrock AgentCore и открытая SDK Strands Agents для классификации, извлечения, валидации и самообучения на деловых документах. Архитектура связывает runtime и возможности идентификации AgentCore с сервисами AWS (Textract, S3 Vectors, Aurora DSQL, Lambda, EventBridge, DynamoDB, ECS) в многопроцессных рабочих потоках, позволяя обрабатывать новые форматы документов без ручной настройки шаблонов.

6.0

2026-10-07

COMPANIES · 1 ИСТОЧН. · AWS Machine Learning

6-недельный плейбук помогает неинженерам создавать мультиагентные AI‑прототипы с Amazon Bedrock и Strands

Шестинедельная структурированная программа свела вместе бизнес‑профессионалов, менторов и инструменты уровня production (Amazon Bedrock AgentCore, Strands Agents SDK, DynamoDB, Node.js/Python Flask), чтобы сократить разрыв между знанием AI и практическими навыками; участники создали WealthWise — мультиагентный финансовый прототип на Amazon Nova и заняли первое место. В материале описана структура программы, препятствия и пять принципов, которые ускорили обучение и разработку прототипа.

4.0

2026-10-06

COMPANIES · 1 ИСТОЧН. · AWS Machine Learning

AWS опубликовала руководство по созданию голосового туристического консьержа на Bedrock AgentCore и Nova 2.5 Sonic

AWS опубликовала практическое руководство по созданию голосового туристического консьержа с использованием Amazon Bedrock AgentCore (runtime и Gateway), Amazon Nova 2.5 Sonic для реального времени и Amazon Bedrock Knowledge Bases, с применением AWS CDK и протокола Model Context Protocol (MCP) для интеграции с бэкендом. В статье описана архитектура, компоненты (аутентификация, хранилища данных, Lambda, API Gateway) и пример для авиакомпании с сохранением слабой связности между агентом и существующими системами.

5.0

2026-10-01

CODING · 1 ИСТОЧН. · AWS Machine Learning

Руководство Amazon Bedrock AgentCore: амбиент-агенты, реагирующие на события с участием человека

AWS выпустила пошаговое руководство и референсную реализацию по созданию «амбиент»-агентов на Amazon Bedrock AgentCore, которые реагируют на потоки событий (S3, EventBridge, планировщик), при необходимости приостанавливаются для одобрения человека через инструмент ask_human и затем продолжают работу — с использованием AgentCore Runtime и бессерверных компонентов AWS (Lambda, DynamoDB, SQS) и моделей Bedrock. В публикации приведён путь развертывания с требованием AWS CLI, CDK v2, Docker и контейнера в ECR; в примере ограничение на шаг агента соответствует 15-минутному таймауту Lambda.

6.0

2026-10-01

COMPANIES · 1 ИСТОЧН. · AWS Machine Learning

Uniopen дообучила Amazon Nova 2 Lite для модерации контента в ритейле

Uniopen (в составе тайваньской Uni‑President Enterprises Group) настроила Amazon Nova 2 Lite под свою таксономию модерации в ритейле через супервизированное дообучение в Amazon SageMaker AI и оптимизацию вывода на уровне подсказок; Nova 2 Pro генерирует кандидатные исправления, которые проверяются людьми до включения в обучающий набор. Конвейер развертывания использует Amazon S3, DynamoDB, Argo Workflows на EKS, Argo CD, SNS, CloudWatch и Bedrock Guardrails с проверками «жёстких» и «мягких» ворот, фиксированными тестовыми наборами и обязательной человеческой верификацией в спорных случаях.

6.0

2026-09-25

COMPANIES · 1 ИСТОЧН. · InfoQ AI, ML & Data Engineering

Perplexity заменяет DynamoDB собственной CobbleDB, снижая задержки чтения пакетов в 5 раз

Perplexity перевела основной уровень поиска с Amazon DynamoDB на CobbleDB — собственную распределённую key-value систему на Rust, разделив долговременное хранилище (Pillar) и горячую подачу (CobbleDB) с агрегатором Lorry и хранением батчей в S3. По данным компании, это снизило медианную задержку чтения пакетов с 31.4 мс до 5.60 мс, p99 — с 123 мс до 24.2 мс, обеспечило синтетическую пропускную способность до 500 тыс. запросов/с и уменьшило расходы на хранение как минимум на 20%.

7.0

2026-09-22

COMPANIES · 1 ИСТОЧН. · AWS Machine Learning

AWS показала, как передавать результаты Amazon Bedrock Data Automation в Salesforce Agentforce через MCP

В блоге AWS описана архитектура, которая использует Amazon Bedrock Data Automation и протокол Model Context Protocol (MCP) для обработки неструктурированных данных (видео, аудио, изображения, документы) в Amazon S3 и передачи структурированных выводов в Salesforce Agentforce прямо в консоли Salesforce. В шаблоне используются события S3, AWS Lambda, DynamoDB и EventBridge; запросы агента проходят через Amazon Bedrock AgentCore Gateway для получения обработанных результатов по MCP.

6.0

2026-09-17

CODING · 1 ИСТОЧН. · AWS Machine Learning

Amazon Quick описывает многослойную авторизацию для вызовов инструментов MCP

В блоге Amazon опубликован пошаговый пример реализации многоуровневой авторизации для вызовов инструментов Model Context Protocol (MCP) в Amazon Quick. Описан Lambda «перехватчик» за шлюзом Amazon Bedrock AgentCore, который по очереди проверяет утверждения OIDC JWT через четыре уровня (MFA, географические ограничения, сопоставление групп и ролей, проверки прав на уровне инструментов) и показывает настройку Microsoft Entra ID, переменных окружения и AWS-компонентов для реализации ролевых и атрибутивных ограничений и проверок параметров.

5.0