Category: Artificial Intelligence

本文介绍将其封装为标准 REST API 的完整实现方案，重点说明双通道架构的设计决策，以及 ACP 协议通信中的关键技术细节。

本文探索 Kiro（AWS AI Agent）与 OpenClaw（开源 Agent 运行时）基于 MCP + ACP 双协议的双向协作架构。Kiro 通过 MCP 调用 OpenClaw 触达外部世界，OpenClaw 通过 ACP 委派 Kiro 完成深度代码生成与架构分析。四个实战案例验证 了该模式在架构评审、智能运维、数据日报、异步编码场景下的显著效率提升，展示了从”人用工具”到”Agent 用 Agent”。

如何将 Kiro CLI 变成通用 Agent 后端，并用不到 1000 行 Rust 代码构建一个飞书聊天机器人。

本篇博客详细介绍了如何利用 Amazon SageMaker HyperPod Cluster，在托管的 EKS 集群中部署基于 TensorRT-LLM 编译的 Whisper 模型，并通过 Triton Inference Server 对外提供高性能推理服务。

介绍最新的模型API服务端托管工具：Dynamic Filtering （动态过滤） Web Search 与 Web Fetch，以及如何使用亚马逊云科技上服务进行自建。

本文介绍一种针对 OpenClaw 的智能Skills召回方案，基于 Amazon Bedrock Nova Multimodal Embeddings 和 Amazon S3 Vector，通过向量语义检索实现skill按需召回，将每次对话注入的技能描述 Token 降低约 90%，并提升响应速度。

二十年前的上周，Amazon S3 于 2006 年 3 月 14 日公开发布。虽然 Amazon Simple Storage Service 通常被认为是定义云基础设施的基础存储服务，但最初的简单对象存储服务已发展成为范围和规模要大得多的服务。

本文记录了我在 AWS EC2 上部署 OpenClaw后，围绕安全防护和功能增强两条主线所做的一系列配置。不是官方教程，而是实际踩坑后的工程实践。

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