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AWS 教程：用语义层与 Bedrock AgentCore 构建 C360 智能体
2 篇报道1 个报道来源2 小时前更新
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AI 综述
AWS Machine Learning Blog 发布系列教程，演示在 AWS 上为智能体 AI 构建 Customer 360 语义层。系列第三篇教程沿用 Customer 360 模式，以 AtScale 语义层替代此前的 Stardog 与 Denodo，通过 Amazon Bedrock AgentCore 托管 Strands agent，并以 Claude Sonnet 4.6 规划查询。另一篇教程则以 Strategy Mosaic 作为语义层，在 Amazon Redshift 与 Amazon Aurora 上通过两个关联模型建模 Customer 360 域，无需 ETL。两篇报道均为一手教程，未披露实际部署效果或性能数据。
AI 根据报道生成 · 1 小时前更新
报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月20日
- AWS Machine Learning Blog用 Strategy Mosaic 和 Amazon Bedrock AgentCore 在 AWS 上为智能体 AI 构建语义层
该教程演示如何以 Strategy Mosaic 作为语义层，在 Amazon Redshift 与 Amazon Aurora 上通过两个关联模型建模 Customer 360 域，无需 ETL。
- AWS Machine Learning Blog用 AtScale 与 Amazon Bedrock AgentCore 在 AWS 上为 Agent 构建 C360 语义层
AWS 与 AtScale 在系列第三篇教程中，沿用 Customer 360 模式，用 AtScale 语义层替代此前的 Stardog 与 Denodo，通过 Amazon Bedrock AgentCore 托管 Strands agent，以 Claude Sonnet 4.6 规划查询。
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