Author: AWS Team

主要介绍如何通过Amazon Q CLI + Bedrock + MCP + 飞书打造对话式的智能运维平台

本文探讨了 Amazon SageMaker Sticky Session 技术如何解决大语言模型推理中的性能挑战。通过会话绑定机制，确保同一用户的请求路由至相同计算实例，实现 KV Cache 复用和上下文保持，这一技术显著降低多轮对话延迟，提升用户体验，特别适合交互式 AI 应用场景。

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。这一技术演进的核心目标是根本性改变传统语音交互中机械化应答所带给客户的负面感受，为用户打造更自然、更富有情感共鸣的智能对话体验。

本文通过实际场景，详细介绍了 EMR 集群创建与扩缩容时的两种策略：为普通集群使用 Open ODCR 实现成本与资源的平衡，为核心任务集群应用 Targeted ODCR 确保效率与可靠性。文中提供了完整配置示例供您参考。

在核心系统迁移到 AWS 后，在 AWS SA 的指导下，企业构建了综合性企业 AI 助手系统。通过使用整合大语言模型、企业知识库及业务系统数据 MCP Server，实现了对业务场景的深度理解与实际问题解决能力。

本文介绍 Amazon Q Developer CLI 与 Jenkins 的集成方案，实现自动化 AI 代码审核。内容包含完整实施步骤、配置脚本及示例代码，助力开发者高效应用 AI 工具于开发流程。

MCP+数据库扩展了大模型的数据访问能力，实现数据全流程自动处理，工具调用自我迭代，只需提出业务需求即可得到结果。 相比传统编程数据库访问方式，无需手工编写 SQL 和处理执行结果，极大提高效率。 结合各种 MCP Server，实现多种应用场景。

S3 跨账户访问在启用 ACL 的环境中确实面临独特的权限挑战，尤其当对象所有者与存储桶所有者不同时。本文通过分析实际客户案例，为您揭示了”可列出但无法下载”问题的根本原因，并提供了清晰的解决路径。

引言 自 1991 年诞生以来，Python 凭借其多功能性、易学性以及丰富的库生态系统，始终占据编程语言领域 […]

该文档全面解析 AWS 上的生成式商业智能（GenBI）解决方案，详细阐述三种实施路径，旨在帮助企业选择合适的 GenBI 解决方案，提升数据分析能力和决策效率，实现智能化业务转型。