亚马逊AWS官方博客

本文将详细介绍如何使用 Amazon Quick Suite 连接数据库（支持公网和私网方式），创建可视化 Dashboard 和 Topics，并将其整合到 Space 中，最终构建一个完整的自然语言数据问答系统，让数据分析变得像聊天一样简单。

在 AWS 上部署OpenClaw，给它权限，然后通过聊天让它自己读取自己的信息、权限、创建服务器、部署出另一只龙虾——全程零命令。

当 AI 助手不再只是”聊天机器人”，而是一个可以用 Markdown 文档扩展skill能力、嵌入多种工作渠道、主动推送运营洞察的智能网关——我们用 OpenClaw 在电商卖家场景做了一次从 0 到 1 的实验，讨论电商平台以大规模SaaS部署OpenClaw提供卖家助手的场景下，能够提供的开发便利、使用体验优势、部署模式和成本评估，以及使用体验

本文通过一个真实企业场景中的客户之声（VOC）分类任务，评估了 Amazon Nova Forge 在领域任务微调中的表现。实验结果表明，借助数据混合（data mixing）策略，Nova Forge 能够在显著提升领域任务性能的同时，有效避免灾难性遗忘，保持模型的通用能力。该方法为企业在构建定制化 AI 模型时，在领域能力与通用能力之间取得平衡提供了一种实用方案。

本文将介绍一个基于 AWS 云原生服务的统一知识库架构方案，重点阐述如何通过 Amazon S3 Vectors 实现显著的成本节约，以及如何通过 Provider 模式扩展支持多个 SaaS 平台，构建真正的企业级统一知识库。

AI Agent 的记忆管理面临”全记则爆、简删则丢”的困境。Amazon Bedrock AgentCore Memory 通过双层架构（短期事件 + 长期记忆）与 Intelligent Consolidation 机制，实现智能记忆、语义去重和冲突更新。本文解析其四种内置策略（Semantic、User Preference、Summary、Episodic）的工作原理，并通过实战场景验证记忆的智能合并能力。

今日，我们宣布 OpenClaw on Amazon Lightsail 正式发布，该服务可用于启动 OpenClaw 实例、配对浏览器、启用 AI 功能，以及根据需要连接消息收发信道。您的 Lightsail OpenClaw 实例已预置为使用 Amazon Bedrock 作为默认 AI 模型提供商。完成设置后即可立即与 AI 助手对话，无需进行任何额外配置。

我们如何用 Kiro（AI IDE）完成全流程开发，基于 Strands Agents 框架、Amazon Bedrock AgentCore 和 AWS 基础设施，在一周内构建了一个能交付实际产出的 AI Agent 平台——全程零人工编码。

在云原生时代，企业数字化转型的步伐不断加快，云基础设施已成为业务发展的核心支撑。云成本的有效监控与管理，已不再是可选项，而是企业数字化战略成功的关键要素。本文设计并实现了一套智能云成本监控与告警系统，使用者通过自然语言与智能体交互，获取与云成本相关的分析建议和优化方案，同时实现异常告警。

Kiro CLI 的 ACP 支持为 Agent 应用开发提供了一条新路径：将命令行工具转变为可编程的 Agent 后端，通过标准化协议暴露完整能力。开发者可以跳过 AI 基础设施的前期投入，专注于应用本身的业务逻辑和用户体验。