亚马逊云开发者

亚马逊云科技于 2025 年 6 月推出了全自动化的 WAF AntiDDoS 托管规则组。提供更快速的秒级检测与缓解，以及更高精准度和更灵活的配置。

随着人工智能技术的飞速发展，利用大语言模型等技术，实现更准确更聪明的人工智能客服助手成为了可能。然而，对于大型票务代理来说，这件事并不简单。

在 AI 人才争夺日益白热化的今天，传统招聘模式面临着效率低下、精准度不高、难以应对海量候选人等挑战，急需一种创新的智能招聘解决方案来提升招聘效能。

Amazon Redshift 是一种在云端运行的全托管、PB 级数据仓库服务。它为企业提供了强大的数据分析能力，能够处理海量数据并提供快速的查询性能。

本文将以 Amazon Q Developer CLI 为 Agent，开发 Amazon Redshift 的 MCP Server，实现通过自然语言查询 Amazon Redshift 中的数据。

在快时尚电商行业智能化生态系统的演进历程中，随着文本驱动智能体在逻辑推理和任务执行层面的日趋成熟，进一步提升交互体验的关键突破口正转向更加拟人化的语音到语音（S2S）解决方案。

本文将指导您如何结合 Amazon Q Developer CLI 和 飞书（也可以是其它具备开放平台的 IM 工具，如 Slack），搭建对话式的 AI Agent 智能运维平台。

大语言模型（LLM）在自然语言处理、任务自动化和智能决策等领域展现了非凡的潜力。然而，其有限的上下文窗口常常成为复杂任务的瓶颈。

大语言模型（LLM）在处理工具调用场景时常面临“提示词膨胀”问题，特别是当需要在上下文中包含大量工具描述时。这不仅增加了 API 调用成本，还可能导致模型性能下降。