Статті для тих, хто
виводить стек у прод
Матеріали про React, Node.js, TypeScript і AI. Перекладений текст показується, якщо він є. Якщо ні — ви бачите англійський текст і примітку про це.
Тег: AWS
Керування поведінкою агента Bedrock: стадії запиту, парсери та процес інференції.
Як перевизначити налаштування попередньої обробки, оркестрації та післяобробки в Bedrock у Terraform за допомогою лямбда-функції-парсера, контракту JSON та параметрів інференції для кожної стадії.
22 хв читанняAgentSRE: Композитні AI-агенти для автономного усунення інцидентів на AWS
Як платформа AWS перетворює інцидент, виявлений за допомогою сповіщень CloudWatch, на розв’язання за допомогою агента DevOps, агентів виправлення LangGraph, схвалення людини та заявок у ServiceNow.
14 хв читанняОцінка штучних інтелектуальних агентів: золоті набори, судді з LLM та бар’єри регресії CI
Офлайн- та онлайн-оцінка для агентів за допомогою AgentCore, LangFuse, Ragas та DeepEval, а також золоті набори даних, система контролю CI, тести A/B та зворотний зв’язок від пам’яті.
18 хв читанняAWS DevOps Agent на практиці: простори агентів, розслідування, перевірки випусків та навички.
Прогулянка серед функцій AWS DevOps Agent: створення простору агента, проведення розслідування первинної причини, функції керування випусками у пробному режимі та створення власних навичок агента.
10 хв читанняПрактичне використання Bedrock AgentCore: Terraform, LangGraph та виявлені проблеми.
Що роблять Runtime, Gateway, Memory та Identity у AgentCore, а також шість проблем під час розгортання, приблизна вартість та порівняння з власним хостингом агента на AWS.
9 хв читанняСтворення автономного Copilot SRE для AWS за допомогою MCP, Bedrock Nova та людського схвалення.
Створіть агента SRE для розслідування інцидентів: сервер MCP, який надає доступ до інструментів CloudWatch та DynamoDB, цикл Bedrock Converse, можливість перенесення моделей та людський контроль на кожну корекцію.
6 хв читанняУчасть людини у роботі ШІ-агентів: блокувальні механізми для схвалення, ескалація, журнали аудиту.
У випадках, коли агенту потрібна підтвердження людини, існують чотири підходи (блокувальні механізми, ескалація, спільна редагування, вибірка даних), можливості паузи та продовження роботи за допомогою LangGraph, таймаути, журнали аудиту та поширені проблеми.
18 хв читанняІзоляція орендарів для RAG у Amazon S3 Vectors: чому важливий ARN.
Чому індекс для кожного орендаря з власним ARN краще за фільтри метаданих для забезпечення ізоляції, резидентності, видалення, аудиту та простежуваності на рівні GDPR у Amazon S3 Vectors.
7 хв читанняРозгортання агента LangGraph у AWS Bedrock AgentCore: крок за кроком
Загорніть існуючого агента LangGraph для AgentCore, створіть структуру проекту за допомогою CLI, протестуйте його локально, розгорніть на AWS та запустіть його зі збереженими сеансами та пам’яттю.
8 хв читання
Про ці статті
Оцінка за 24 години
Потрібен такий стек в операторському шарі? Надішліть бриф — оцінка за 24 години.