亚马逊AWS官方博客

Category: Artificial Intelligence

将 Dify 工作流迁移至 Amazon Bedrock AgentCore 的实践与验证

新版 Dify 把工作流执行引擎从平台中解耦为一个独立的 Python 库 graphon。迁移一条 workflow 因此只需安装这个库并适配少数几类节点，不必搬整个平台。我们用一个 PoC 验证了这条路径。一条 20 步的 KYB（商户准入尽调）workflow，覆盖调模型、调代码、调知识库和多路判断，业务逻辑一行不改，通过自定义 node factory 部署并运行在 AgentCore Runtime 上，云端 5 条分支路径全部验证通过。同一份 DSL 还能导回 Dify 画布渲染。本文给出这条路径的做法、部署证据，以及版本风险和生产化前需要补齐的边界。

地理空间 AI 智能体（Code Agent）中国区部署实践

在农业遥感监测、自然资源调查、城市规划、碳汇核算、保险定损等领域，企业客户日益需要对卫星影像进行快速分析。传统工作流要求GIS专业人员编写Python代码处理遥感数据，门槛高、周期长、成本大。亚马逊云科技开源项目 sample-geospatial-code-agent（https://github.com/aws-samples/sample-geospatial-code-agent）提供了一套AI智能体方案，让非技术用户也能通过自然语言完成专业级遥感分析。该方案采用Code Agent架构——LLM直接生成Python脚本执行，中间数据留在内存不回传上下文，相比传统Tool Agent在遥感分析场景中速度更快、成本更低。但原项目基于海外区服务生态构建，其底图方案（Google/CARTO瓦片）和部分托管服务无法在中国区直接运行，需要针对中国区进行适配。

使用开源身份提供商 Keycloak 实现 Amazon Quick 多端 SSO——从部署到SAML + OIDC 双协议集成与验证

在智能建筑和物业管理领域，IoT 设备的稳定运行对业务连续性至关重要。物业公司通常通过 IoT 平台管理大楼的设施设备，实时采集并记录设备报送的各类指标数据（如温度、湿度、压力等）。然而，设备离线、网络故障、平台问题等异常情况时有发生，传统的监控方式往往只能提供统计图表，关联分析比较困难，难以快速定位问题根源，影响了问题发现和处理的效率。本文以某客户智能建筑管理场景为例，介绍如何利用亚马逊云科技的无服务器（Serverless）来构建一套近实时（分钟级）的 IoT 设备异常检测系统，实现从数据采集、实时分析到告警的全流程自动化，面对大量 IoT 设备数据能够在数分钟内识别出设备的异常，为物业企业提供可靠的设备监控能力。

接入 Amazon Bedrock 新一代推理引擎 Mantle：用 LiteLLM 网关统一调用 GPT-5.6 与 Claude

Mantle 是 Amazon Bedrock 的新一代推理引擎，OpenAI 的 GPT-5.6（Sol / Terra / Luna）等模型由它提供服务，通过 OpenAI 兼容的 bedrock-mantle 端点对外暴露。它与承载 Claude 的经典 bedrock-runtime 端点在协议上并不一致：前者用 Chat Completions / Responses，后者用 Converse / InvokeModel。本文用一台 EC2 上的 LiteLLM 网关（测试形态，生产化建议见文中）把两个端点收敛到同一个入口，实测供出 9 个模型（GPT-5.6 三变体、GPT-5.5、GPT-5.4、gpt-oss 两款、Claude 两款），客户端只认一个地址、一个 key，网关侧完全用 EC2 实例角色做 SigV4 认证，不落盘任何 API key。文中还给出一个 92 行的 pre-call 钩子，解决 Codex 客户端与 Mantle 的请求体不兼容问题，让 Codex 和 opencode 共用同一套网关。

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