从理论到实践:Atos 如何让 400 名工程师掌握智能体 AI 技能
Atos 与 AWS 合作,通过三天的 AI League 竞赛活动,将 400 名工程师从理论学习提升到实际构建智能体 AI 系统。工程师们使用原生 AWS 服务(如 Amazon Bedrock、AgentCore 等)构建多智能体系统,并通过实时排行榜竞争。文章详细介绍了活动形式、挑战设计、技能评估、AWS 服务应用以及对企业开展类似培训的建议。
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Atos 与 AWS 合作,通过三天的 AI League 竞赛活动,将 400 名工程师从理论学习提升到实际构建智能体 AI 系统。工程师们使用原生 AWS 服务(如 Amazon Bedrock、AgentCore 等)构建多智能体系统,并通过实时排行榜竞争。文章详细介绍了活动形式、挑战设计、技能评估、AWS 服务应用以及对企业开展类似培训的建议。
随着生成式 AI 采用规模的扩大,成本治理成为首要挑战。Jamf 构建了一套生产级系统,利用 IAM 客户管理策略、Amazon Athena 成本视图和无服务器 AWS Lambda 强制循环,以近实时方式强制执行分层支出限制,且不中断活动会话。本文详细介绍了架构和部署步骤。
t54构建了x402-secure信任层,在自主代理付款前对每个端点进行评分。通过Amazon Bedrock AgentCore Payments,实现了会话级预算、凭据隔离和确定性信任门控,已处理超过2000万笔代理发起的交易,全程无需人工审批。
Datasette 的 MCP 插件 datasette-mcp 发布了 0.2 版本,这是首个非 alpha 版本。主要变化包括:execute_sql 返回的 "rows" 字段现在改为对象数组,而非数组的数组,以帮助较弱模型理解列映射;同时依赖 mcp>=2.1.1。