Postman 如何在 Amazon Bedrock 上为 4000 万开发者运行 Agent Mode
Postman 在 Amazon Bedrock 上构建并运行 Agent Mode,为 4000 万开发者提供覆盖 API 测试、文档、发现与实现的 AI 原生工作方式。
Postman 在 Amazon Bedrock 上构建并运行 Agent Mode,为 4000 万开发者提供覆盖 API 测试、文档、发现与实现的 AI 原生工作方式。
AWS 发布基于 Amazon SageMaker HyperPod 与 EKS 的多租户参考架构,让多个团队共享同一 GPU 集群并保持隔离与资源公平。
LegalOn 将 Codex 的每日预估成本削减了 65%,同时保持开发速度不变。其做法是按任务匹配 Astra、Sol 和 Luna,并对预算进行策略性管理。
Amazon Quick 与 Amazon Bedrock Knowledge Bases 在预检索 ACL 过滤之外新增实时 ACL 校验,在查询时直接向权威数据源核实权限,避免依赖可能过期或映射错误的 ACL 数据。
AWS 提出"智能体价值模型",用于替代为 RPA 设计的传统 ROI 算法,从时间节省、异常处理、决策质量和变更韧性四个维度衡量智能体自动化的价值。该框架引用 McKinsey 的"1:3:5 模式",并给出理赔分诊示例:20 万件理赔、每件约 12 分钟、时薪 $45,自动化 70% 常规工作可释放约 28,000 小时,但释放工时并不等于节省成本。
Qlik 基于 Amazon Bedrock 打造 Qlik Answers,为全球超 4 万名客户提供带来源引用的自然语言问答,其 Discovery Agent 上线以来已为客户发现超 10 万条异常与离群点。
GitHub 提出 AI 时代开发者需要强化的三项技能:学会指挥 AI 智能体而非仅使用它、不轻信 AI 的首次答案、用 AI 省下的时间解决更大问题。文中以 GitHub Copilot 内置的 Rubber Duck agent 为例,说明它用第二个模型对计划、代码和测试进行批判性审查,以发现首个模型遗漏的问题。
GitHub Copilot 应用中的 canvas 是一种可自定义的双向界面,用户只需在 agent 会话中输入 /create-canvas 并用自然语言描述需求,即可生成看板、发布清单或仪表盘等工具,无需编写代码。canvas 会保存为扩展,可随项目共享或作为个人扩展复用,社区已在 Awesome Copilot 上分享现成模板。
GitHub Copilot 应用重建了 pull request 视图,用一个含 2,200 个文件、超 100 万行改动和 400 多条行内评论的开源 PR 做压力测试。它把文档高度拆成确定性的代码几何与动态评论块两套体系,评论高度延迟测量并锚定到文件、行和侧,避免滚动跳变。