Pereiti prie turinio
2026 m. spalio 24 d., šeštadienis
Tenesys AI News
Prenumerata

AI agentai

AI agentai, MCP, tool ir function calling, programavimo ir naršyklės agentai, multi-agent sistemos.

“AWS” — 11 straipsnių ✕

Agentai· Svarbu· 🧪 Verta testuoti

AWS pristato bendrai prieinamas SageMaker AI treniravimo sesijas modelių pritaikymui

AWS paskelbė, kad Amazon SageMaker AI serverless modelio pritaikymo funkcija „training sessions“ dabar prieinama visiems (general availability). Komandos gali rašyti savo po-treniravimo ciklus — įskaitant nuosavas nuostolio funkcijas ir apdovanojimo signalus stiprinamojo mokymosi (RL) užduotims — o SageMaker AI pasirūpina GPU paskirstymu, paskirstytu vykdymu, klaidų atkūrimu ir kontrolinių taškų saugojimu. Palaikomos technikos: SFT, DPO, RLVR, RLAIF ir daugiapakopis RL, galima rinktis LoRA arba pilną derinimą. Funkcija palaiko modelius gpt-oss-20b, gemma-4-31B-it, Qwen3.6-27B ir Qwen3.8-27B, o mokestis skaičiuojamas pagal apdorotus žetonus (tokens), sustabdant skaitiklį, kol naudotojo apdovanojimo funkcija vertina atsakymus.

AWS Machine Learning
Agentai· 🧪 Verta testuoti

AWS pristato hibridinį agentų karkasą, mažinantį LLM kaštus derinant vietinius ir debesijos modelius

AWS paskelbė praktinį vadovą apie Adaptive Agentic Intelligence Framework (AAIF), sukurtą ant Strands Agents, kuris paprastas užklausas nukreipia į mažus vietinius modelius (per Ollama), o sudėtingas – į debesijos modelius per Amazon Bedrock. Lengvas 1 milijardo parametrų modelis (llama3.2:1b) veikia kaip orkestratorius, nusprendžiantis, kur nukreipti kiekvieną užklausą; pavyzdyje naudojamas IoT stebėjimo agentas su vietine telemetrijos užklausa, vietine vaizdo analize ir debesijos ekspertinėmis įžvalgomis. AWS teigia, kad hibridinėje konfigūracijoje apie 80 proc. srauto gali būti apdorota vietoje, nekreipiantis į mokamą API, o architektūra gali veikti visiškai krašto įrenginiuose (pvz., Raspberry Pi su 8 GB atminties), visiškai debesijoje arba hibridiniu būdu.

AWS Machine Learning
Agentai· Svarbu· 🧪 Verta testuoti

AWS pristato Agent Registry – įrankių paiešką vykdymo metu MCP agentams

AWS pristatė Agent Registry – valdomą katalogo paslaugą Model Context Protocol (MCP) serveriams, agentams ir agentų įgūdžiams registruoti. Vietoj kiekvieno įrankio kietai užkoduoto orkestratoriuje, agentai dabar gali ieškoti patvirtintame, versijuotame kataloge vykdymo metu ir sukurti klientą pagal grąžintą aprašą. Pavyzdinis sprendimas demonstruoja Discover → Instantiate → Execute ciklą naudojant Amazon Bedrock AgentCore Gateway bei AgentCore runtime, o pagrindinis modelis – Anthropic Claude Sonnet.

AWS Machine Learning
Agentai· 🧪 Verta testuoti

Eon naudoja AWS Bedrock AgentCore, kad sukurtų vieną MCP gateway daugiaguosiam incidentų tyrimui

Eon, duomenų apsaugos ISV įmonė, veikianti AWS infrastruktūroje, pakeitė atskirus kredencialus ir lokalius MCP serverius vienu Amazon Bedrock AgentCore MCP Gateway. Gateway naudoja Cedar politikas, kad užtikrintų mažiausios privilegijos prieigą tiek inžinieriams, tiek autonominiam SRE agentui, veikiančiam su Claude per Amazon Bedrock, nukreipdamas užklausas į MCP serverius, talpinamus AgentCore Runtimes keliose AWS paskyrose. Po diegimo 100+ kūrėjų ir maždaug 10 000 sesijų, naujo darbuotojo prisijungimo prie visų įrankių laikas sumažėjo nuo ~2 dienų iki ~2 minučių.

AWS Machine Learning
Agentai· Svarbu· 🧪 Verta testuoti

AWS ir Keyfactor parodė, kaip apsaugoti kelių agentų tapatybę sertifikatais vietoj bendrų raktų

AWS kartu su Keyfactor paskelbė referencinę architektūrą, sprendžiančią žinomą Model Context Protocol (MCP) spragą – MCP neturi įmontuoto būdo patvirtinti, kuris agentas iš tikrųjų siunčia užklausą. Architektūra prideda tris pasitikėjimo lygius – vartotojas-sistema, agentas-agentas ir agentas-įrankių serveris – pagrįstus pasirašytais užklausų vokais, vartotojo pasirašytais delegavimo patvirtinimais, RFC 8693 auditorija apribotais tokenais ir realaus laiko OCSP atšaukimo tikrinimu. Veikiantis pavyzdys naudoja Amazon Bedrock ir AWS Strands Agents SDK, o Keyfactor EJBCA išduoda ir tikrina X.509 sertifikatus; visas kodas paskelbtas GitHub.

AWS Machine Learning
Agentai· Svarbu· 🧪 Verta testuoti

„Amazon Bedrock“ priverčia visus „Claude“ modelius grąžinti tikslią JSON schemą

AWS visiems „Anthropic Claude“ modeliams, veikiantiems „Amazon Bedrock“ platformoje, įdiegė struktūrizuotus atsakymus — tiek standartiniame runtime endpoint'e, tiek naujesniame agentinėms užduotims skirtame Mantle endpoint'e. Vietoj tikėjimosi, kad modelis grąžins teisingą JSON, kūrėjai dabar gali priversti atsakymus tiksliai atitikti schemą naudojant apribotą dekodavimą, kuris neleidžia modeliui generuoti formatą pažeidžiančių token'ų. Papildoma funkcija — griežtas įrankių naudojimas (strict tool use) — tą patį garantą taiko ir funkcijų iškvietimo parametrams, kad agentų darbo eigos nenutrūktų dėl netinkamo formato įvesties.

AWS Machine Learning
Agentai· Svarbu· 🧪 Verta testuoti

AWS pristato „Trust in Depth“ sistemą, leidžiančią AI agentams veikti savarankiškiau neprarandant kontrolės

AWS paskelbė valdymo sistemą „Trust in Depth“, skirtą leisti AI agentams veikti su didesne autonomija, bet laikantis vykdomų apribojimų. Ji apjungia agento teisių apibrėžimą prieš diegimą, kiekvieno agento patikrinamą tapatybę, ribų vykdymą realiu laiku per politikos šliuzus ir agento elgsenos stebėjimą po veiksmų. Sistema remiasi automatizuotu samprotavimu (matematiniu įrodymu) tiksliai apibrėžiamoms taisyklėms ir žmogaus sprendimu neaiškiems atvejams, naudojant AWS įrankius: Bedrock AgentCore, Guardrails, Kiro, Strands, Agent Registry ir CloudWatch Omni.

AWS Machine Learning
Agentai· Svarbu· 🧪 Verta testuoti

Orca Security 90% sumažino užklausų kaštus naudodama pakopinį Bedrock agentų konvejerį

Orca Security sukūrė Discovery AI — Amazon Bedrock agentą, verčiantį paprastus klausimus natūralia kalba į struktūrizuotas užklausas Sonar sistemai, kuri stebi daugiau nei 900 debesijos išteklių tipų. Vietoj vieno didelio modelio su visa schema kiekviename užklausime, gamybinė versija darbą paskirsto devynioms specializuotoms pakopoms ir keliems skirtingiems pagrindiniams modeliams. Rezultatas — gerokai mažesnės sąnaudos, greitesni atsakymai ir geresnis tikslumas sudėtingoms užklausoms; sistema veikia nuo 2026 m. kovo.

AWS Machine Learning
Agentai· Svarbu· 🧪 Verta testuoti

AWS ir Postman atskleidžia, kaip „Agent Mode“ veikia 40 mln. kūrėjų naudojant Amazon Bedrock

AWS kartu su Postman paskelbė techninę apžvalgą, kaip Postman sukūrė „Agent Mode“ – AI pagrįstą sąsają API testavimui ir dokumentacijai, veikiančią produkcinėje aplinkoje dideliu mastu. Komanda nustatė, kad didžiausia kliūtis buvo ne modelio kokybė, o įrankių gausa ir trūkstamas kontekstas. Įraše aprašomi architektūriniai sprendimai: dinaminis įrankių parinkimas, schema pagrįstos užklausos, specializuoti konteksto apdorojimo moduliai bei Amazon Bedrock teikiamos galimybės – modelio lankstumas, kelių regionų išvada, duomenų rezidavimo kontrolė ir prompt caching.

AWS Machine Learning
Agentai· Svarbu

AWS pristato, kaip AI agentai gali mokėti už kiekvieną užklausą naudojant Bedrock AgentCore payments

AWS paskelbė atvejo analizę apie Amazon Bedrock AgentCore payments – valdomą funkciją, leidžiančią AI agentams savarankiškai mokėti už paslaugas, pvz., modelio užklausas, po vieną kartą naudojant x402 mokėjimų protokolą. Incarna šią funkciją panaudojo tam, kad jos agentai galėtų mokėti BlockRun, kelių tiekėjų inferencijos maršrutizatoriui, už kiekvieną atskirą modelio užklausą, atsiskaitant USDC stabilia moneta Base tinkle. AWS teigia, kad Incarna sutrumpino integracijos laiką nuo planuotų dviejų–trijų mėnesių iki trijų dienų ir apie 200 kodo eilučių. Beta testavimo metu agentai apdorojo daugiau nei 1000 mokėjimų, svyruojančių nuo 0,001 iki 0,05 USD už užklausą.

AWS Machine Learning
Agentai· 🧪 Verta testuoti

AWS pristatė instrukciją, kaip prijungti saugią web paiešką prie Claude Desktop per AgentCore

AWS paskelbė žingsnis po žingsnio instrukciją, kaip suteikti Claude Desktop (veikiančiam per Amazon Bedrock) gyvą interneto prieigą per Amazon Bedrock AgentCore Gateway, taip užpildant spragą, kurią sukuria modelio mokymo duomenų atnaujinimo riba. Sąranka sujungia AWS IAM Identity Center SSO su Amazon Cognito kaip SAML-į-OAuth federacijos sluoksniu, kuris išduoda JWT žetonus, tikrinamus AgentCore Gateway kiekvienos užklausos metu. Pati Web Search funkcija yra suderinama su MCP ir veikia naudodama vidinį Amazon žiniatinklio indeksą, apimantį dešimtis milijardų dokumentų, todėl užklausos nepalieka AWS infrastruktūros ir nereikia trečiosios šalies API raktų. Šiuo metu funkcija pasiekiama tik trijuose AWS regionuose: us-east-1 (N. Virginia), eu-west-1 (Airija) ir ap-northeast-1 (Tokijas).

AWS Machine Learning