Author: awschina

本文深入探讨了Agentic AI专用沙盒环境的必要性，通过微虚拟机等技术实现安全隔离与高效执行，解析了代码/Browser Use双场景实践方案及亚马逊云部署策略，为企业级AI应用提供安全可控的智能代理基础设施解决方案。

本文将深入探讨如何通过Mem0智能记忆框架与亚马逊云科技服务生态的深度集成，构建真正的生产级记忆增强型AI系统。我们不仅会分析记忆机制的技术原理，更会展示如何利用Aurora Serverless、Bedrock、Neptune等云原生服务，实现从概念验证到企业级部署的完整解决方案

企业在采用容器技术的同时，面临着前所未有的可观测性挑战，比如如何收集JVM/Nginx 等 Prometheus特定指标。在AWS 有两种收集Prometheus 指标的方式，本博客重点介绍的方案是通过Amazon CloudWatch Agent来收集应用内部的指标，CloudWatch Agent 支持service 的方式运行，并能与Container Insights和其他AWS 生态系统深度集成。

本文从AI Agent 的结构和组成入手, 结合AWS Strands Agents SDK, 构建一个集 Agent 构建和运行的参考实现平台, 且在参考实现平台集成了AgentCore Browser user tool 和 AgentCore Code Interpreter tool, 方便用户使用相应的工具来构建Agents

本文详细介绍了如何在Amazon Kinesis Video Streams WebRTC中集成H.265编解码器支持，包括： – H.265相比H.264的技术优势分析 – 完整的技术实现方案 – 设备端SDK和客户端NDK的详细修改步骤 – RTP载荷封包与解包的实现 – 生产环境部署注意事项

本文提供了完整的Amazon Kinesis Video Streams WebRTC NDK编译指南，包括： – Android和iOS平台的环境配置要求 – WebRTC源码获取和配置步骤 – 详细的编译流程和参数设置 – 与设备端SDK的集成方法 – 端到端测试和验证流程

本文详细介绍了如何在Amazon Kinesis Video Streams WebRTC中集成AAC音频编解码器支持，包括： – AAC相比传统音频编解码器的技术优势 – 完整的技术实现方案和架构设计 – 设备端SDK和客户端NDK的具体实现步骤 – RFC 3640标准的RTP封包实现 – 性能测试和对比分析

本文介绍了大语言模型微调的关键步骤和注意事项。首先需要选择合适的模型微调框架，比如目前较受欢迎的 LLaMA-Factory，然后选择微调方法，包括全参数微调、PEFT、LoRA 等，微调过程中需要权衡计算资源和期望性能，接下来估算所需算力，模型参数越大微调方法越复杂，所需算力就越高。

提示词工程是一种高效灵活的技术,通过设计合理的提示,可以激发大型语言模型中蕴含的知识,从而在下游任务中获得良好的生成质量。本文全面介绍了提示词工程的基本原理、设计方法，以及在不同任务场景下的应用实践，包括直接提示、链式提示、图谱提示、生成类提示和集成式提示等 16 种技术。提示词工程为大型语言模型的应用开辟了广阔的前景，将与其他人工智能技术相互融合，构建更加智能、高效和人性化的人机交互系统。