아마존 노바는 대화 분석, 통화 분류 등 콜센터 솔루션에 관련된 다양한 사용 사례에서 뛰어난 성능을 보여준다. 단일 통화와 다중 통화 분석 사례에 대한 기능을 살펴본다.

본문에서는 Mixture of Experts (MoE) 모델에 대한 멀티-로라 추론을 구현하는 방법과 커널 수준의 최적화에 대해 설명하며, 이 작업에서 어떻게 이점을 얻을 수 있는지 보여줍니다. GPT-OSS 20B를 이 포스트 전체에서 주요 예제로 사용합니다.

본문에서는 에피소드를 구조화하고 저장하는 완벽한 아키텍처, 리플렉션 모듈에 대한 논의, 그리고 에이전트 작업 성공률이 크게 향상된 것을 보여주는 중요한 벤치마크를 소개합니다.

본문은 GitHub Actions 워크플로우를 사용하여 AI 에이전트를 AgentCore Runtime에 자동으로 배포하는 방법을 보여준다. 이 접근법은 기업급 보안 제어와 함께 확장 가능한 솔루션을 제공하며 완전한 CI/CD 자동화를 제공한다.

아마존 베드락 에이전트코어에 랑퓨즈 감시 기능을 통합하여 AI 에이전트의 성능을 심층적으로 파악하고 문제를 빠르게 해결하며 비용을 최적화하는 방법을 설명합니다. Strands 에이전트를 AgentCore Runtime에 배포한 후 단계별 코드 예제를 통해 완벽한 구현을 안내합니다.

캐나다의 고객들이 아마존 베드락을 통해 Anthropic의 최신 기반 모델에 액세스할 수 있게 되었다. 이를 통해 AI 프로젝트를 가속화할 수 있는데, 이를 위해 캐나다 지역의 교차 지역 추론 프로필을 활용하는 방법과 이에 대한 가이드가 소개된다.

Anthropic의 클로드 소네 4.5와 하이쿠 4.5가 아마존 베드락에서 출시되어, 생성 AI 모델의 혁신을 이루어냈다. 이러한 최첨단 모델은 복잡한 작업, 코딩, 기업 작업에서 뛰어난 성과를 보여주며 개발자들에게 향상된 기능을 제공한다.

이 포스트에서는 아마존 SageMaker AI와 MCP를 활용하여 예측적 머신러닝 모델을 통합하여 AI 에이전트의 능력을 향상하는 방법을 소개합니다. Strands Agents SDK와 SageMaker AI의 유연한 배포 옵션을 사용하여, 개발자들은 대화형 AI를 강력한 예측 분석 기능과 결합한 고급 AI 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

이 게시물에서는 아마존 베드락 지식 베이스 GraphRAG와 아마존 넵튠 분석을 활용하여 금융 사기 탐지 솔루션을 구축하는 방법을 소개합니다.

Amazon Nova, Amazon Rekognition 및 Amazon Polly와 같은 서비스를 사용하여 비디오 콘텐츠에 대한 접근성 있는 오디오 설명을 자동화하는 방법을 소개합니다. 이 접근 방식은 시각 장애를 가진 관객들을 위해 비디오를 접근 가능하게 만드는 데 필요한 시간과 비용을 크게 줄일 수 있습니다.