摘要：
需求场景 团队想在飞书群里用上 AI 聊天机器人——代码审查、知识库问答、运维查询。从零搭 Agent 运行时工作量太大，需要一个轻量方案。 Kiro CLI 支持 Agent Client Protocol（ACP），可以直接做 Agent 后端。写一层桥接服务翻译飞书消息格式，Agent 推理/ 阅读全文
posted @ 2026-03-25 12:09
亚马逊云开发者
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搞 MCP 开发的应该都碰过这个问题——server 不记状态。每次请求都是从零开始，上一轮用户说了什么完全不知道。 这在简单场景没啥，但做复杂 agent 就很烦。比如订机票，用户得一口气把目的地、日期、人数、舱位全说清楚，不能分步来。 上周亚马逊云科技给 Bedrock AgentCore Ru 阅读全文
posted @ 2026-03-24 15:42
亚马逊云开发者
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摘要：
搞 MCP 开发的应该都碰过这个问题——server 不记状态。每次请求都是从零开始，上一轮用户说了什么完全不知道。 这在简单场景没啥，但做复杂 agent 就很烦。比如订机票，用户得一口气把目的地、日期、人数、舱位全说清楚，不能分步来。 上周亚马逊云科技给 Bedrock AgentCore Ru 阅读全文
posted @ 2026-03-24 10:18
亚马逊云开发者
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引子 我之前花了不少时间折腾 AI Agent。遇到的核心难题就一个：工具调度。 用户说一句话，你怎么判断该调哪个工具？调完之后结果怎么回传给模型？多个工具之间有依赖关系怎么处理？ 这些问题看似简单，写起来都是坑。 最近在用 Strands Agents SDK，发现它的设计思路很干脆——不做意图路 阅读全文
posted @ 2026-03-23 11:07
亚马逊云开发者
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公司有十几台 EC2 跑在 Private Subnet，运维流程是这样的： 连 VPN SSH 到堡垒机 从堡垒机 SSH 到目标实例 三层跳转，光认证就两分钟。堡垒机还得维护——打补丁、轮密钥、开安全审计。说白了它本身就是个攻击面，放在公网上等人来扫。 后来用了亚马逊云科技的 EC2 Insta 阅读全文
posted @ 2026-03-23 11:07
亚马逊云开发者
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上周五晚上 11 点，手机响了——线上服务 CPU 飙到 95%，用户开始投诉卡顿。 等我打开电脑登上服务器，已经过去 15 分钟了。手动扩了一台实例，又花了 5 分钟。整个故障影响了将近 20 分钟。 后来我花了一个下午搭了一套 CloudWatch 告警 + 自动响应系统。现在 CPU 超过 8 阅读全文
posted @ 2026-03-23 09:03
亚马逊云开发者
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项目背景 在一个用户行为分析系统中，原有架构使用 RDS MySQL (db.r5.large) 存储操作日志。随着业务增长，写入量从每秒几十条增加到每秒数千条，MySQL 方案暴露出几个问题： 高峰期 CPU 持续 90%+，影响查询响应 扩容需要停机或切换，无法平滑应对突发流量 为抗住峰值需要预 阅读全文
posted @ 2026-03-23 08:07
亚马逊云开发者
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AI 助手有个致命短板：它不认识你的业务。公司文档、部署流程、内部 FAQ——这些东西不在训练数据里，问它只会瞎编。 更烦的是没记忆。聊天记录一清，之前说的全白费。 我花了不少时间研究这个问题。RAG（检索增强生成）是目前公认的解法，但向量数据库的运维成本一直让我犹豫。直到亚马逊云科技推出了 S3 阅读全文
posted @ 2026-03-20 19:22
亚马逊云开发者
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一、问题背景 我在用 OpenClaw 做日常自动化时遇到一个需求：每天查一次亚马逊云科技的账单，按服务拆分，超预算就告警。 OpenClaw 本身没这个能力。但它有一套叫 Skill 的扩展机制，允许通过 Markdown 文件给 AI Agent 添加新技能。折腾了一下午搞明白了整个机制，顺便写 阅读全文
posted @ 2026-03-20 12:06
亚马逊云开发者
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引言：模型选型是一个工程决策问题 你有没有遇到过这种情况 — 项目要接入大模型，打开 Bedrock 的模型目录，几十个模型看得眼花缭乱，不知道该选哪个？ 这不是"选个好的就行"这么简单。选型本质上是一个 成本、质量、延迟三角 的权衡问题。选错了，要么花冤枉钱，要么效果达不到预期。 我在过去两个多月 阅读全文
posted @ 2026-03-20 10:58
亚马逊云开发者
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