使用Amazon Bedrock AgentCore的人工智能驱动开发生命周期
采用人工智能驱动开发脚本（AI-DLC）的工程团队通常很难将概念转化为工作代码。这篇文章介绍了Amazon Bedrock AgentCore、Kiro和Claude Code上的两个参考实现：SQL到ER图生成器和多代理代码安全分析器，可将AI-DLC构建阶段付诸实践。
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将代理工作负载迁移到Amazon Bedrock AgentCore
在笔记本中工作的代理不是生产中的代理。这篇文章将介绍如何将LangGraph客户支持代理迁移到Amazon Bedrock AgentCore，分为两个阶段：迁移到MySQL、Gateway和Memory，然后在Strands代理上进行模型驱动的规划，从而减轻操作负担。
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将Outlet与Amazon Quick集成以实现人工智能驱动的电子邮件自动化
将Microsoft Outlook与Amazon Quick集成，以自动化电子邮件管理、日历安排和工作流程协调。这篇文章介绍了端到端设置，并展示了使用Amazon Quick chat代理、Amazon Quick Flows和Amazon Quick Automate的自动化场景。
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在Amazon ECS和Amazon Bedrock上使用LiteLLM设置OpenAI ChatGPT Codex
通过AWS Fargate在Amazon ECT上部署客户运营的LiteLLM网关，将其连接到Amazon Bedrock上的OpenAI模型，并配置Codex以通过具有范围身份、预算、速率限制和遥感的网关的Responses API路由请求。我们还比较了直接ADAM身份中心访问和托管Portkey部署。
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使用Amazon Quick Automate构建代理自动化的最佳实践
了解使用Amazon Quick Automate构建生产级、基于代理的业务流程自动化的最佳实践：选择正确的流程、设计有针对性的代理、将它们与确定性步骤相结合、应用人在循环审查以及构建评估和可观察性。
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使用Cognito用户身份验证嵌入Quick Sight视觉效果
了解如何将单个Amazon Quick Sight视觉效果嵌入到具有按用户访问控制的React应用程序中。本演练使用Amazon Cognito身份验证和无服务器AWS Lambda后台来生成范围内的嵌入URL，并使用单个AWS CloudFormation堆栈进行部署。
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火花四溅：英伟达在IFA 2026上加速本地人工智能
前沿情报正在走向本地化。在IFA 2026上，英伟达、微软及其合作伙伴将联手提供更快的推理和新工具，使代理更容易在英伟达硬件上本地设置和运行。新款紧凑型NVIDIA RTX Spark Windows PC也将于10月上市，为人工智能爱好者、开发人员和创作者提供[.]