AWS AI 产品全景：Amazon Nova 2、Bedrock、AgentCore、Quick、Q、Kiro 与 SageMaker
从用户任务出发梳理 Amazon Nova 2 模型家族、Amazon Bedrock 模型平台、Knowledge Bases、Guardrails、Agents 与 AgentCore，Amazon Quick、Q Developer、Q Business 迁移，Kiro 和 Strands Agents，SageMaker AI、Trainium、Inferentia 与 Neuron，并列出版本、区域、权限、数据和下线迁移检查点。
Bedrock、AgentCore、SageMaker、Amazon Q、Quick 和 Kiro 应该怎么选？
想直接调用多家基础模型并构建生成式 AI 应用，用 Amazon Bedrock；想托管任意框架和模型的生产 Agent，用 Bedrock AgentCore；想训练、自带模型、做完整机器学习生命周期，用 SageMaker AI；开发者在 IDE、终端和 AWS 控制台中获得编码与云运维辅助，用 Amazon Q Developer 或 Kiro，其中 Kiro 更偏规格驱动的 Agentic Coding；企业员工从内部数据查询并执行任务的新场景优先评估 Amazon Quick，Amazon Q Business 已停止接受新客户但既有客户可继续使用；Amazon Nova 2 是 AWS 自研模型家族，可经 Bedrock 调用或在 SageMaker 中定制。
收录边界
这是产品图谱，不是营销名称堆积
本页只使用 AWS 官方产品页、docs.aws.amazon.com、AWS 官方发布记录、Amazon 维护的 Kiro 与 Strands 文档。价格、区域、模型 ID、配额和 Preview/GA 状态变化较快，以目标区域控制台和当前文档为准；官方性能和客户数字仅作厂商陈述。
- 72
- 个产品/能力节点
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- 条核心产品线
- 18
- 个官方核对入口
- 2026-08-16
- 本次复核日期
Amazon Web Services AI 产品地图
先找到自己的任务，再核对具体产品与版本。模型、应用、开发平台和 Agent 不是同一类产品。
Amazon Nova 模型家族
Nova 2 当前有哪些模型，分别适合什么任务？
10 个已归一化节点Amazon Bedrock 模型与生成式 AI 平台
Bedrock 除了调用模型，还提供哪些生产能力？
10 个已归一化节点Bedrock Agents、AgentCore 与 Strands
Bedrock Agents 和 AgentCore 有什么区别？
12 个已归一化节点Amazon Quick、Q Developer、Q Business 与 Kiro
企业助手和编程 Agent 的入口为什么这么多？
12 个已归一化节点SageMaker AI 与机器学习生命周期
什么时候应该选 SageMaker，而不是 Bedrock？
11 个已归一化节点Trainium、Inferentia、Neuron 与 AI 基础设施
AWS 自研 AI 芯片适合哪些工作负载？
8 个已归一化节点安全、责任、费用与生命周期
怎样防止 AWS AI 产品快速变化造成错误选型？
9 个已归一化节点产品线与当前状态
“在维护”只表示官方当前仍有公开入口，不表示本站已完成性能实测或推荐。
Amazon Nova 模型家族
Nova 2 覆盖文本、多模态理解、语音和统一嵌入；Preview 与正式可用、模型 API 与定制入口必须分开判断。
| 产品/能力 | 类型 | 状态 | 可用性与边界 | 核对入口 |
|---|---|---|---|---|
| Amazon Nova 2 Lite | 高效率多模态推理模型 | 在维护 | 支持文本、图像、视频和文档输入，提供思考控制、内置工具与长上下文；实际区域、模型 ID 和上限以 Bedrock 控制台为准 | Amazon Nova DocumentationAmazon Nova Models |
| Amazon Nova 2 Pro | 复杂推理与 Agent 模型 | 预览 | 官方目录标为 Preview，并面向 Nova Forge 客户早期访问；不能作为无需申请的默认生产模型 | Amazon Nova Models |
| Amazon Nova 2 Sonic | 实时语音到语音模型 | 在维护 | 用于客服、教学和语音 Agent；语言、声音、上下文、流式中断、工具调用与区域按当前模型文档核对 | Amazon Nova DocumentationAmazon Nova Models |
| Nova Multimodal Embeddings | 统一多模态嵌入模型 | 在维护 | 将文本、文档、图像、视频和音频映射到统一空间；索引版本必须与模型版本绑定，升级需重建并比较召回率 | Amazon Nova DocumentationAmazon Nova Models |
| Nova 2 Omni | 多模态理解与生成模型方向 | 在维护·存在限制 | 官方文档总览列入 Nova 2.0 增强能力；具体访问、输入输出、模型 ID 和区域以当前开发指南为准 | Amazon Nova Documentation |
| Amazon Nova Micro | 第一代文本高效率模型 | 在维护·存在限制 | 保留给既有低成本文本任务；新项目先与 Nova 2 Lite 比较，避免从第一代教程推断当前能力 | Amazon Nova Documentation |
| Amazon Nova Lite / Pro v1 | 第一代多模态模型 | 在维护·存在限制 | 既有系统固定精确模型 ID 和推理配置；迁移 Nova 2 前回归提示、工具、输出格式、质量与费用 | Amazon Nova Documentation |
| Amazon Nova Canvas | 图像生成模型 | 在维护 | 处理图片生成与编辑；建立素材授权、人物与品牌政策、内容来源标记和人工复核 | Amazon Nova Documentation |
| Amazon Nova Reel | 视频生成模型 | 在维护 | 用于文本/图像到视频；分辨率、时长、区域、异步任务和内容政策按当前版本核对 | Amazon Nova Documentation |
| Nova Forge | 企业自定义前沿模型计划 | 在维护·存在限制 | 用于深度定制 Nova；数据、训练方法、权重控制、费用和访问条件以 AWS 账户团队与正式合同为准 | Amazon Nova ModelsAmazon SageMaker AI Documentation |
Amazon Bedrock 模型与生成式 AI 平台
Bedrock 统一模型访问、检索、评估、安全和 Agent 能力，但不同提供商模型的区域、许可、功能和生命周期并不相同。
| 产品/能力 | 类型 | 状态 | 可用性与边界 | 核对入口 |
|---|---|---|---|---|
| Amazon Bedrock | Serverless 基础模型与生成式 AI 平台 | 在维护 | 按区域访问 Nova、Anthropic、OpenAI、Meta、Mistral、DeepSeek 等模型；逐模型核对许可、数据、功能和配额 | Amazon Bedrock Documentation OverviewAmazon Bedrock Model Choice |
| Bedrock Converse API | 统一对话与流式接口 | 在维护 | 统一不代表所有模型参数完全兼容；为模型差异、工具调用、结构化输出和错误码编写适配层 | Amazon Bedrock Documentation Overview |
| Bedrock Marketplace | 专业与新兴模型目录 | 在维护 | 目录模型可能部署到托管端点；订阅、费用、许可、区域、冷启动和工具兼容需逐项确认 | Amazon Bedrock Model Choice |
| Custom Model Import | 自有模型导入与托管 | 在维护 | 受支持架构与格式存在边界；导入前验证权重许可、容器、模型大小、区域和 Bedrock 工具兼容性 | Amazon Bedrock Model Choice |
| Knowledge Bases for Bedrock | 托管 RAG 与引用服务 | 在维护 | 负责摄取、分块、嵌入、检索和引用；权限过滤、删除传播、时效和来源质量仍需应用治理 | Amazon Bedrock Documentation Overview |
| Bedrock Agentic Retrieval | 多步查询分解与迭代检索 | 在维护 | 可对复杂问题生成子查询并评估充分性；设置最大迭代、用户权限、Guardrail、成本和停止条件 | Amazon Bedrock Documentation Overview |
| Guardrails for Bedrock | 输入输出安全策略层 | 在维护 | 可用于模型、Agents、Knowledge Bases 与 Flows；不能替代模型安全、IAM、业务校验和人工审批 | Amazon Bedrock Documentation Overview |
| Bedrock Evaluations | 模型与 RAG 评估 | 在维护 | 支持自定义标准与 LLM-as-judge；必须保留真实业务保留集和人工抽检，避免评审模型偏差 | Amazon Bedrock Model Choice |
| Bedrock Prompt Management | 提示词版本与部署管理 | 在维护 | 记录模型、参数、变量、版本和评估；提示升级需走回归和回滚流程 | Amazon Bedrock Documentation Overview |
| Bedrock Flows | 生成式 AI 工作流编排 | 在维护 | 用于连接 Prompt、Knowledge Base 和业务节点；为重试、幂等、超时、错误分支和人工节点设计状态机 | Amazon Bedrock Documentation Overview |
Bedrock Agents、AgentCore 与 Strands
Bedrock Agents 是 Bedrock 内的托管 Agent 构建器；AgentCore 提供任意模型/框架 Agent 的运行、工具、身份、记忆、浏览器、代码、观察与治理组件。
| 产品/能力 | 类型 | 状态 | 可用性与边界 | 核对入口 |
|---|---|---|---|---|
| Agents for Amazon Bedrock | Bedrock 内托管 Agent 构建器 | 在维护 | 选择模型、指令、Action Group、Knowledge Base 与 Guardrail；高风险动作前加入确认和幂等控制 | Agents for Amazon Bedrock |
| Bedrock Multi-Agent Collaboration | 主管与专职 Agent 协作 | 在维护 | 定义委托边界、任务所有权、共享上下文、最大循环和失败升级，避免多 Agent 无限互调 | Agents for Amazon Bedrock |
| Amazon Bedrock AgentCore | 模块化生产 Agent 平台 | 在维护 | 支持任意开放框架和 Bedrock 外模型；组件可独立使用，按区域、IAM、网络和费用选择 | Amazon Bedrock AgentCore Developer Guide |
| AgentCore Runtime | 隔离、可版本化 Agent 执行环境 | 在维护 | 支持 HTTP、MCP 与 A2A；每次更新产生版本，生产应使用显式端点而非盲跟 DEFAULT | Amazon Bedrock AgentCore Developer Guide |
| AgentCore Harness | 托管 Agent Loop 与微虚机沙箱 | 在维护 | 以配置定义模型、提示和工具；文件、Shell、网络和凭据应采用最小权限与完整审计 | Amazon Bedrock AgentCore Developer Guide |
| AgentCore Registry | Agent、MCP、工具与 Skill 注册表 | 在维护 | 支持发布、审核、批准与检索；把 Skill 当代码依赖，锁定所有者、版本、签名和撤销状态 | Amazon Bedrock AgentCore Developer Guide |
| AgentCore Gateway | API/Lambda 到 MCP 工具网关 | 在维护 | 限制目标、方法、参数、身份和速率；MCP 版本、远端返回和提示资源均需审查 | Amazon Bedrock AgentCore Developer Guide |
| AgentCore Memory | 会话与长期记忆服务 | 在维护 | 设计租户隔离、同意、保留、删除、总结质量和污染防护，不把所有对话默认永久保存 | Amazon Bedrock AgentCore Developer Guide |
| AgentCore Identity | Agent 与用户身份授权 | 在维护 | 使用工作负载身份、OAuth 与凭据提供器；禁止把长期 API Key 写入提示、日志或镜像 | Amazon Bedrock AgentCore Developer Guide |
| AgentCore Browser / Code Interpreter | 托管浏览器与代码沙箱工具 | 在维护 | 限制域名、下载、文件、网络、执行时间与结果回传；敏感动作需要确认 | Amazon Bedrock AgentCore Developer Guide |
| AgentCore Observability / Evaluations | 追踪、质量与在线评估 | 在维护 | 记录步骤、工具、错误、成本和用户结果；对追踪内容去敏并设置保留与访问控制 | Amazon Bedrock AgentCore Developer Guide |
| Strands Agents SDK | AWS 维护的开源 Agent SDK | 在维护 | 支持 Python/TypeScript 及多模型提供商；框架代码与 AgentCore 托管平台是不同层，可组合也可独立 | Strands Agents DocumentationAmazon Bedrock AgentCore Developer Guide |
Amazon Quick、Q Developer、Q Business 与 Kiro
Quick 面向企业知识与行动，Q Developer 面向开发和 AWS 运维，Kiro 面向规格驱动编码；Q Business 正迁向 Quick，CodeWhisperer 已迁入 Q Developer。
| 产品/能力 | 类型 | 状态 | 可用性与边界 | 核对入口 |
|---|---|---|---|---|
| Amazon Quick | 企业 Agentic Workspace 与队友 | 在维护 | 连接企业数据、第三方 Agent、MCP/OpenAPI 与业务动作；新企业知识与自动化场景优先评估 Quick | Amazon Quick Third-Party Agents UpdateAmazon Q Business End of Support Notice |
| Quick Research / Insights | 企业研究与洞察能力 | 在维护 | 结果需保留来源、权限上下文和时间；不要跨用户泄露连接器数据 | Amazon Quick Third-Party Agents Update |
| Quick Actions 与 Integrations | 跨业务系统执行动作 | 在维护 | 内置与第三方动作逐项设置读写权限、审批、幂等和回滚；第三方 Agent 不自动继承信任 | Amazon Quick Third-Party Agents Update |
| Amazon Q Developer | 编码与 AWS 运维助手 | 在维护 | 用于 IDE、终端、控制台、文档和聊天入口；团队版配置提示日志、身份、策略和数据边界 | Amazon Q Documentation |
| Q Developer Code Review | 代码质量与安全审查 | 在维护 | 结合生成式分析和规则检测；发现需开发者复核，不能替代 SAST、依赖、密钥和运行时安全 | Amazon Q Documentation |
| Q Developer AWS Console Assistance | 云资源、成本与故障辅助 | 在维护 | 回答与建议受 IAM 和上下文约束；变更资源前显示计划、影响、回滚并由用户确认 | Amazon Q Documentation |
| Amazon Q Business | 既有企业知识助手 | 在维护·存在限制 | 2026 年 7 月底后不再接受新客户；既有客户可继续使用或利用现有索引迁到 Quick | Amazon Q Business End of Support NoticeAmazon Q Documentation |
| Q Apps | Q Business 轻量任务应用 | 在维护·存在限制 | 随 Q Business 生命周期管理；新自动化场景核对 Quick 替代路径和数据迁移 | Amazon Q Business End of Support Notice |
| Kiro IDE | 规格驱动 Agentic Coding 环境 | 在维护 | 将需求转成 spec、设计、任务、代码和测试；审查仓库上下文、命令、敏感文件和自动写入 | Kiro Documentation Overview |
| Kiro Agent Hooks | 事件触发编码自动化 | 在维护 | 定义触发文件、命令、超时和失败行为，避免保存事件造成递归或破坏性自动运行 | Kiro Documentation Overview |
| Kiro Powers | 可复用领域工具与流程扩展 | 在维护 | 按来源、版本、脚本、网络和凭据审查；第三方 Power 不因进入目录即可信 | Kiro Documentation Overview |
| Amazon CodeWhisperer | 已迁入 Q Developer 的旧品牌 | 在维护·已更名 | 功能已移动到 Amazon Q Developer；旧安装与教程应改指 Q Developer，不再作为独立新产品推荐 | CodeWhisperer User Guide and Q Developer MigrationAmazon Q Documentation |
SageMaker AI 与机器学习生命周期
需要训练、自定义运行时、完整 MLOps、传统 ML 或更底层控制时用 SageMaker AI；快速消费托管基础模型时优先 Bedrock。
| 产品/能力 | 类型 | 状态 | 可用性与边界 | 核对入口 |
|---|---|---|---|---|
| Amazon SageMaker AI | 完整托管机器学习平台 | 在维护 | 覆盖准备、构建、训练、部署、治理和监控；与新的统一 SageMaker 数据分析平台命名需按当前控制台区分 | Amazon SageMaker AI Documentation |
| SageMaker Studio | 机器学习开发环境 | 在维护 | 按 Domain、用户、项目、VPC 和镜像隔离；限制 notebook 凭据和公网访问 | Amazon SageMaker AI Documentation |
| SageMaker Training Jobs | 托管分布式训练 | 在维护 | 固定代码、镜像、数据、实例、超参和随机种子；设置 Spot 恢复和检查点 | Amazon SageMaker AI Documentation |
| SageMaker HyperPod | 大规模 AI 训练集群 | 在维护 | 适合长时间分布式训练；规划故障恢复、网络、存储、调度、利用率与容量预留 | Amazon SageMaker AI Documentation |
| SageMaker Endpoints | 实时、异步与 Serverless 推理 | 在维护 | 按流量、模型大小、冷启动和 SLO 选择；使用多模型或多变体时验证隔离与路由 | Amazon SageMaker AI Documentation |
| SageMaker Inference Recommendations | 生成式 AI 部署配置评测 | 在维护 | 按真实流量目标比较 TTFT、token 间延迟、吞吐和成本；官方推荐仍需业务回归 | Amazon SageMaker AI DocumentationAWS What's New |
| SageMaker Pipelines | MLOps 工作流编排 | 在维护 | 把数据、训练、评估、注册、审批和部署版本化；失败分支和回滚必须显式 | Amazon SageMaker AI Documentation |
| SageMaker Model Registry | 模型版本与审批目录 | 在维护 | 登记血缘、指标、风险、批准人与部署环境，禁止未审批版本自动进入生产 | Amazon SageMaker AI Documentation |
| SageMaker Clarify | 偏差与解释工具 | 在维护 | 解释和偏差指标依赖数据与假设；不能自动证明公平、合规或因果关系 | Amazon SageMaker AI Documentation |
| SageMaker Model Monitor | 数据与模型漂移监控 | 在维护 | 定义基线、采样、报警和重训练触发；对生成式输出另加质量与安全评估 | Amazon SageMaker AI Documentation |
| SageMaker Ground Truth / A2I | 标注与人工复核 | 在维护 | 处理标注指南、人员授权、个人信息、质检、争议和删除，敏感任务需合规审查 | Amazon SageMaker AI Documentation |
Trainium、Inferentia、Neuron 与 AI 基础设施
Trainium 面向训练和部分推理，Inferentia 面向推理，Neuron 是编译与运行软件栈；选型必须按模型和完整端到端成本压测。
| 产品/能力 | 类型 | 状态 | 可用性与边界 | 核对入口 |
|---|---|---|---|---|
| AWS Trainium | 机器学习训练加速芯片 | 在维护 | 通过 EC2 Trn 与相关服务使用；按模型支持、精度、编译时间、网络和扩展效率评估 | AWS Trainium Research |
| AWS Trainium2 / Trainium3 | 新代训练平台 | 在维护·存在限制 | 不同代际的实例、区域和 Neuron 支持不同；采购容量前用目标模型验证可用性与稳定版支持 | AWS Trainium Research |
| AWS Inferentia | 机器学习推理加速芯片 | 在维护 | 通过 EC2 Inf 实例运行；按模型编译支持、批量、延迟、吞吐和弹性目标测试 | AWS Inferentia |
| AWS Neuron SDK | Trainium/Inferentia 编译与运行栈 | 在维护 | 框架、模型架构、算子、驱动和芯片代际存在兼容矩阵；固定版本并保留 CPU/GPU 回退计划 | AWS Trainium ResearchAWS Inferentia |
| Neuron Kernel Interface | 自定义 AI 芯片内核编程接口 | 在维护 | 面向需要底层优化的团队；验证数值正确、边界形状、性能和升级兼容 | AWS Trainium Research |
| EC2 GPU Instances | NVIDIA GPU 云计算实例 | 在维护 | 适合 CUDA 生态、广泛模型兼容和图形/AI 工作负载；按区域容量、网络、存储和许可选型 | AWS Artificial IntelligenceAmazon SageMaker AI Documentation |
| EFA 与 UltraCluster | 分布式 AI 网络与集群基础 | 在维护 | 训练扩展受拓扑、通信、存储和故障恢复影响；不要仅按单卡性能估算集群吞吐 | AWS Trainium Research |
| AWS AI Regions and Quotas | 区域、配额和容量治理 | 在维护 | 模型、AgentCore、芯片和功能按区域开放；上线前申请配额并设计多区/多区域降级 | AWS Artificial IntelligenceAWS What's New |
安全、责任、费用与生命周期
模型、区域、名称、Preview、价格和下线迁移都需要自动差异检测；无实质变化不得刷新公开更新时间。
| 产品/能力 | 类型 | 状态 | 可用性与边界 | 核对入口 |
|---|---|---|---|---|
| AWS AI Service Cards | 模型预期用途与风险说明 | 在维护 | 作为评估输入，不能替代独立测试、法律审查和业务风险判断 | AWS Responsible AI |
| IAM Least Privilege | 模型、数据与工具权限控制 | 在维护 | 区分控制面、数据面、模型调用、Agent 工具和跨账户角色；拒绝通配权限进入生产 | Amazon Bedrock AgentCore Developer GuideAmazon Bedrock Documentation Overview |
| CloudTrail / CloudWatch | 调用审计、日志与指标 | 在维护 | 记录谁在何时调用何资源；对提示、输出、追踪和代码去敏并设置保留与访问策略 | Amazon Q DocumentationAmazon Bedrock AgentCore Developer Guide |
| 模型与区域目录差异 | 可用性变更监控 | 在维护 | 记录模型 ID、提供商、区域、上下文、工具、吞吐与退役；变更后人工复核再更新页面 | Amazon Bedrock Model ChoiceAWS What's New |
| Q Business 到 Quick 迁移 | 企业助手生命周期迁移 | 在维护 | 既有 Q Business 客户评估现有索引复用、身份、连接器、应用和自动化向 Quick 的迁移路径 | Amazon Q Business End of Support NoticeAmazon Quick Third-Party Agents Update |
| CodeWhisperer 到 Q Developer 迁移 | 开发者工具品牌与功能迁移 | 在维护·已更名 | 更新 IDE 插件、文档、订阅和数据策略；清理继续把 CodeWhisperer 当独立产品的旧教程 | CodeWhisperer User Guide and Q Developer MigrationAmazon Q Documentation |
| Preview 到 GA 门禁 | 生产采用状态检查 | 在维护 | Preview 功能不得默认承诺 SLA、完整区域和稳定 API；进入 GA 后仍需版本、费用与回归检查 | AWS What's New |
| 成本与预算控制 | token、索引、实例、工具和数据费用治理 | 在维护 | 把模型 token、Agent 迭代、搜索、浏览器、代码、向量、日志和网络费用一起测算并设预算报警 | Amazon Bedrock Documentation OverviewAmazon Bedrock AgentCore Developer GuideAmazon SageMaker AI Documentation |
| 公开更新时间与巡检时间分离 | 内容可信度机制 | 在维护 | 只有官方产品事实、版本、迁移、区域或来源发生实质变化才更新公开 dateModified；例行轮询只更新内部 last_checked_at | AWS What's New |
主体关系为什么必须单独记录？
Amazon Nova 是模型家族；Bedrock 是托管基础模型与生成式 AI 应用平台；Bedrock Agents 是平台内托管 Agent，AgentCore 是可独立组合、支持多框架多模型的 Agent 运行与治理平台；SageMaker AI 是完整机器学习平台；Quick 是新一代企业 Agentic Workspace；Q Developer 面向开发和 AWS 运维，Q Business 是正在迁移的企业助手；Kiro 是规格驱动编码 Agent；Strands 是开源 Agent SDK；Trainium/Inferentia 是 AWS AI 芯片。
Amazon Web Services
云 AI 服务、模型平台、Agent 平台、机器学习和 AI 基础设施主体
Amazon AGI / Nova
Amazon Nova 基础模型和自定义模型能力
Kiro 与 Strands Agents
AWS 维护的 Agentic Coding 产品与开放 Agent SDK
关键发布与更名事件
时间线优先记录会改变用户选型或产品身份的事件，不把每一次小版本更新都生成独立文章。
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editorial-review
AWS AI 全产品图谱完成官方资料复核
补充 Nova 2、AgentCore 新组件、Quick 迁移、Kiro、Strands 和生命周期治理。
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product-migration
Amazon Q Business 停止接受新客户
既有客户可继续使用；相似的新场景转向 Amazon Quick。
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developer-security-update
AWS Security Agent 增加 Kiro Power 与 Claude Code 支持
展示 Kiro Powers 作为开发流程扩展入口，但仍需审查权限和模拟验证边界。
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ml-platform-update
SageMaker AI 增加生成式 AI 推理配置建议
按真实 GPU 基准给出延迟、吞吐和成本配置建议，业务仍需独立回归。
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agentic-workspace-update
Amazon Quick 增加第三方 Agent 与更多内置动作
可从统一界面调用第三方 Agent、MCP/OpenAPI 和业务工具。
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model-catalog-update
Amazon Nova 2 当前模型与文档进入本页监控
追踪 Lite、Pro Preview、Sonic、Omni 与多模态嵌入的模型状态。
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agent-platform-update
Bedrock AgentCore 扩展 Harness、Registry 与新 CLI 工作流
AgentCore 已不仅是 Runtime，而是包含资源注册、技能、工具与治理的模块化平台。
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product-brand-migration
CodeWhisperer 旧入口继续迁入 Amazon Q Developer
旧内容应更新品牌、插件和功能边界。
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model-catalog-update
Amazon Bedrock 模型目录持续扩展多提供商与自定义模型
模型出现只说明可发现，区域、许可和工具兼容仍逐项核验。
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agent-governance-update
AgentCore MCP、A2A、Memory、Identity 与评估能力纳入统一治理
本页按独立组件记录权限、数据和生命周期。
从公司图谱继续到具体问题
只展示已选定的主页面或稳定方法页，不自动引用大量未复核旧稿。
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清理旧品牌并选择当前开发入口CodeWhisperer 到 Q Developer 与 Kiro 迁移继续阅读 →
训练、部署、监控和 MLOps 实施Amazon SageMaker AI 完整指南继续阅读 →
理解工具、记忆、权限、审批和回滚AI 智能体与自动化治理指南继续阅读 →
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官方来源与复核方法
产品的价格、地区、入口、模型 ID 和生命周期都会变化。本页保留来源类型与核对日期，不用“官网曾经出现”替代当前可用性。
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