Implementación de agentes de IA en producción: cimentación, infraestructura y hoja de ruta de implementación
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Creación de un proveedor de modelos personalizado para agentes de Strands con LLM alojados en puntos finales de IA de SageMaker
Las organizaciones implementan cada vez más modelos de habla egregio (LLM) personalizados en puntos finales de IA en tiempo actual de Amazon SageMaker utilizando sus marcos de servicio preferidos, como SGLang, vLLM o TorchServe, para ayudar a obtener un longevo control sobre sus implementaciones, optimizar costos y alinearse con los requisitos de cumplimiento. Sin bloqueo, […]
Incorpore agentes de chat de Amazon Quick Suite en aplicaciones empresariales
Las organizaciones pueden indisponer dos desafíos críticos con la IA conversacional. En primer superficie, los usuarios necesitan respuestas donde trabajan (en su CRM, consola de soporte o portal de prospección), no en herramientas separadas. En segundo superficie, implementar un chat integrado seguro en sus aplicaciones puede requerir semanas de exposición para crear autenticación, nervio de […]
Personalice la navegación de agentes de IA con proxies, perfiles y extensiones en Amazon Bedrock AgentCore Browser
Los agentes de IA que navegan por la web necesitan más que una navegación de página básica. Nuestros clientes nos dicen que necesitan agentes que mantengan el estado de la sesión en todas las interacciones, enruten el tráfico a través de la infraestructura de proxy corporativa y se ejecuten con configuraciones de navegador personalizadas. Navegador […]
Operaciones en la nubarrón agentes y Azure Copilot para cargas de trabajo impulsadas por IA
Si admisiblemente la nubarrón flagrante ofrece una flexibilidad extraordinaria, el rápido crecimiento de las aplicaciones modernas y las cargas de trabajo de IA ha introducido niveles de escalera y complejidad para los que las operaciones tradicionales no fueron diseñadas. Las operaciones en la nubarrón han llegado a un punto de inflexión. Durante más de una […]
Los agentes de Claude acaban de crear un compilador de C completamente pragmático
Dieciséis agentes autónomos de IA. Dos semanas de ejecución continua. Casi 100.000 líneas de código Rust. Eso es lo que necesitó Anthropic para construir un compilador de C pragmático capaz de coleccionar grandes proyectos del mundo positivo como el kernel de Linux. Sin confiscación, aquí hay un truco. El tesina, denominado internamente “equipos de agentes” […]
Claude Opus 4.6: el potente maniquí de Anthropic para codificación, agentes y flujos de trabajo empresariales ahora está habitable en Microsoft Foundry
Con Claude Opus 4.6 ahora habitable en Microsoft Foundry, los desarrolladores pueden delegar tareas complejas de un extremo a otro y aguardar en que la IA se ejecutará de forma independiente en producción. En Microsoft creemos que inteligencia y confianza son los requisitos básicos de la IA agente a escalera. Construido sobre Azure, Fundición de […]
Los agentes de IA ahora pueden contratar humanos reales a través de rentahuman.ai
Si proporcionadamente a todos nos preocupaba que la IA se hiciera cargo de los trabajos humanos, la inteligencia químico saltó a lo espacioso de nuestra imaginación y tomó asiento al mando. Hasta ahora, la principal preocupación de los empleados de todo el mundo era la humanidad. La fuerza profesional está siendo reemplazada por sistemas de […]
Ampliar las operaciones de revisión de contenido con un flujo de trabajo de múltiples agentes
Las empresas gestionan volúmenes de contenido cada vez mayores, que van desde catálogos de productos y artículos de soporte hasta bases de conocimientos y documentación técnica. Respaldar que esta información siga siendo precisa, relevante y alineada con los datos comerciales más recientes es un desafío formidable. Los procesos de revisión manual de contenido suelen ser […]
Comience más rápido con la incorporación con un solo clic, notebooks sin servidor y agentes de IA en Amazon SageMaker Unified Studio
Hoy en día, los equipos de datos luchan con herramientas fragmentadas, aprovisionamiento de infraestructura confuso y horas dedicadas a escribir código repetitivo para conectarse a fuentes de datos. Esto obliga a los analistas, científicos de datos e ingenieros a trabajar en entornos separados, lo que ralentiza la colaboración y el tiempo de fabricación de conocimientos. […]