AI 员工落地实践 · 落地方法

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从第一个试点到全公司推开：流程怎么改、系统怎么接、人怎么配。

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落地方法2026-10-149 分钟
扩展托管智能体：把大脑和双手拆开
Anthropic 把托管智能体拆成会话、编排循环和沙箱。容器失败不再丢会话，凭证留在沙箱外，按需创建执行环境后，首令牌时间中位数约降 60%。
落地方法2026-10-137 分钟
运行时实例：为生产环境 AI 代理提供持久计算
在 Amazon Bedrock AgentCore 上创建容量提供程序与运行时实例，部署代码编写和评审代理，并在同一会话的共享文件系统里完成协作。
落地方法2026-10-126 分钟
用 BigQuery、Pub/Sub 与 ADK 构建事件驱动数据智能体
本文给出用 BigQuery 连续查询、Pub/Sub 单消息转换和 Vertex AI 上的 ADK 智能体，实时检测、路由并调查交易异常的架构、SQL、命令与监控。
落地方法2026-10-1013 分钟
在 Amazon Bedrock AgentCore Runtime 中引入智能体到智能体协议支持
本文说明如何在 Amazon Bedrock AgentCore Runtime 上部署 A2A 服务，配置智能体发现与认证，并用主机、监控、运维三类智能体完成事件响应。
落地方法2026-10-1018 分钟
用 Amazon Bedrock AgentCore 与 GitHub Actions 做自动化智能体评估
本文说明如何用 Amazon Bedrock AgentCore 与 GitHub Actions 把智能体评估做成 CI 质量门禁，覆盖三层认证、Evaluate API、失败修复与成本清理。
落地方法2026-10-098 分钟
用 GitHub Actions 在 Amazon Bedrock AgentCore 上部署 AI 智能体
用 GitHub Actions、OIDC 和 IAM 最小权限，把智能体容器经 ECR 与 Inspector 扫描后部署到 AgentCore Runtime，并给出测试与清理步骤。
落地方法2026-10-095 分钟
用 AWS CloudFormation 在 Amazon Bedrock AgentCore 上构建 AI 智能体
用 CloudFormation 部署天气活动规划智能体：Browser 采集、Code Interpreter 评分、Runtime 编排，并给出监控与删除堆栈的清理步骤。
落地方法2026-10-0811 分钟
用编码智能体在 Amazon SageMaker AI 上部署 Hugging Face 模型
安装六项 Hugging Face 技能，让编码智能体在 SageMaker AI 上选出容器、解析角色、挂上自动扩缩与告警，并核验拆除。
落地方法2026-10-076 分钟
用 Amazon Bedrock AgentCore Runtime 直接代码部署加快迭代
演示用 AgentCore 入门工具包把 Strands 智能体打成 ZIP，直接部署到 Amazon Bedrock AgentCore Runtime，并比较容器部署在流程、耗时、存储、体积和语言上的差别。
落地方法2026-10-0717 分钟
用 AgentCore Gateway 与 MCP 构建多账户 AI 智能体
在平台账户用 AgentCore Gateway 聚合各业务线 MCP 服务器，数据留在原账户，并以 OAuth、Cedar 策略和清理脚本完成部署与回滚。
落地方法2026-10-065 分钟
构建分布式 AI 智能体
本文说明如何用编排器模式，把研究、质检和编排拆成可独立扩缩的 Cloud Run 微服务，并通过 A2A 协议对接现有前端。
落地方法2026-10-0615 分钟
用 Strands 与 AgentCore 做生产级智能体评估
Motorway 与 AWS 用三层评估、pass^k 和影子模式，把经销商搜车错误从八分之一降到五十分之一。