企业官网建设流程全解析

宁波自适应网站建设特点,开原网站制作,网站的建设初步定位,wordpress 字体更换本系列文章基于在多个项目中积累的Agent应用构建经验#xff0c;分享Agentic AI基础设施实践经验内容#xff0c;帮助您全面深入地掌握Agent构建的基本环节。上篇文章介绍了Agent开发和运维Agent#xff08;AgentOps#xff09;的基本要素和实践思考。本篇文章将继续介绍专…本系列文章基于在多个项目中积累的Agent应用构建经验分享Agentic AI基础设施实践经验内容帮助您全面深入地掌握Agent构建的基本环节。上篇文章介绍了Agent开发和运维AgentAgentOps的基本要素和实践思考。本篇文章将继续介绍专用沙盒环境的必要性与实践方案。Agent沙盒环境的业务需求场景与技术解析为什么Agent需要专门的沙盒环境Agent应用作为新一代AI应用形态能够自主理解用户意图、制定执行计划并调用各种工具完成复杂任务正在重塑人类与AI系统的交互方式。这类智能Agent不仅能够处理自然语言对话更能够主动执行代码、操作应用程序、分析数据真正实现从“对话式AI”向“行动式AI”的跃升。随着Agent技术的快速发展一个关键问题浮现为什么这些应用需要专门的沙盒执行环境答案在于Agent独特的工作模式和业务特性带来的全新挑战。Agent对沙盒环境的应用场景在实际应用中对于沙盒环境有两大核心应用场景代码执行环境可视化操作环境代码执行环境Agent应用需要单独的代码执行环境来执行特定任务。以企业数据分析Agent为例业务分析师可以直接上传一个1GB的销售数据文件到应用然后通过自然语言告诉Agent“分析过去一年的销售趋势找出表现最好的产品类别并生成可视化报表”。Agent能够自动解析用户意图并调用大语言模型LLM生成数据读取、处理及分析代码。它会多次启动沙盒环境执行这些代码最终生成包含图表和统计分析的完整报告。尽管整个流程可能需要数小时的连续计算但用户只需通过自然语言描述需求并进行必要的修正即可。所有复杂工作均由Agent、LLM和沙盒工具协同完成无需用户直接参与技术操作。除单一功能的Agent应用外更为复杂的场景是AI Bot服务它同时服务两类用户群体开发者生产者和终端用户消费者。开发者可在沙盒环境中利用Amazon Q CLI等AI编程助手快速构建各类Agent应用。完成后他们能在同一环境中一键将应用部署为Web服务实现AI Bot的无缝托管。终端用户则可直接访问和调用这些已部署的AI Bot服务无需了解任何技术实现细节。这种模式以沙盒为基础构建了从“AI辅助开发”到“一键部署”再到“即用即取”的完整闭环有效连接了生产者与消费者两端。针对多样化的应用场景沙盒环境需提供灵活的代码执行方式从执行模式看系统需同时支持命令行直接执行以满足基础脚本运行需求以及具备高阶代码解析能力的安全执行环境确保代码在完全隔离的容器中运行而在运行时环境方面不同应用对技术栈的要求各异如数据分析Agent需要Python Runtime来处理科学计算代码编辑类Agent则依赖VSCode Server提供完整的开发体验这种多元化的执行能力设计使沙盒能够适应不同复杂度和技术需求的应用场景为各类Agent提供最适合的运行基础。可视化操作环境除了代码执行Agent应用的另一个重要应用场景是Computer Use计算机使用和Browser Use浏览器使用。Computer Use是指AI Agent能够像人类用户一样操作计算机界面包括点击按钮、输入文本、拖拽文件等各种GUI操作。Browser Use则是Computer Use的重要场景专门指Agent在浏览器环境中的自动化操作能力如网页浏览、表单填写、数据抓取等。以某社区媒体营销文案生成Agent为例营销人员只需输入“收集某某竞品在该社区上的营销策略”Agent就能像真实用户一样操作浏览器自动打开多个网页标签浏览不同的产品页面和用户评论收集关键的营销数据和用户反馈信息然后基于收集到的数据进行分析最终实现精准的内容推荐和广告投放策略。整个过程中Agent通过Browser Use功能模拟人类的点击、滚动、输入等操作完成复杂的数据收集任务。类似的应用还包括游戏AI测试、软件自动化测试、在线订票等场景。这些应用的共同特点是需要Agent能够精确控制鼠标和键盘操作与图形界面进行自然交互处理那些没有API接口、只能通过视觉操作的应用程序。这些Computer Use应用要求沙盒系统提供一个最小化的系统环境实现完整的人机交互模拟功能并支持执行过程的可视化。系统需要提供完整的桌面环境或浏览器环境让Agent能够像人类用户一样进行可视化操作同时确保所有操作都在安全隔离的环境中执行。这种可视化操作能力让Agent真正实现了从“理解指令”到“执行操作”的完整闭环为用户带来了前所未有的自动化体验。Agent沙盒环境的核心技术诉求从上述应用场景可以看出Agent应用对沙盒环境提出了独特的技术要求下面分析具体的技术诉求点。便捷的接入Agent沙盒环境需要提供简洁易用的SDK和API接口让开发者能够轻松接入而无需关心底层的部署、路由等复杂问题。系统应支持一键启动和发布功能例如AI PPT生成应用只需选择模板就能直接启动服务。如果沙盒内运行Web服务用户应能方便地连接访问整个过程不应因为技术复杂性而阻碍业务开发进度。良好的接口设计不仅提升了开发效率也为Agent应用的快速迭代和规模化部署奠定了基础。简化的管理系统需要提供简化的管理机制支持弹性扩展和运行时Runtime环境切换。开发者应该能够通过创建标准化模板然后仅用一个template ID就能启动新的运行环境大大简化部署流程。平台需要提供灵活的模板化管理能力支持用户自定义代码运行环境模板这种“先创建模板再启动运行时”的标准化流程不仅能提高部署效率也能确保环境的一致性和可重复性。同时系统应支持多沙盒并行运行能够高效监控各个沙盒的运行状态并在新物理机加入时自动实现负载均衡和资源调度。完善的生命周期管理沙盒环境应具备完善的数据生命周期管理与毫秒级环境启停能力。在数据层面系统需支持执行过程中临时数据的持久化存储确保故障后数据依然存在同时提供自动快照、恢复及pause/resume等核心功能这对Agent多阶段推理和多分支探索等复杂任务流程尤为关键。随着用户规模增长需要原生数据管理架构来解决状态信息存储与访问的性能瓶颈。在操作层面环境必须实现毫秒级的启动、停止和销毁能力这直接影响用户等待时间和并发处理能力例如当用户发起数据分析请求时环境需快速响应集成、处理和分析数据并完成最终的结果输出。结合增量快照与快速克隆技术系统能够支持复杂任务的断点续传和多路径探索进一步提升灵活性与运行效率为大规模并发任务处理提供坚实基础。完备的安全保障由于Agent需要执行外部生成的代码并访问第三方数据安全风险显著增加。系统必须提供严格的安全隔离和故障隔离能力确保有害代码不会在不同用户之间产生影响。现代Agent要求沙盒环境具备硬件级隔离、系统调用最小化、网络和文件系统的精细权限控制等多层安全防护机制。每个沙盒环境必须完全独立运行实现真正的故障边界隔离即使Agent生成的代码存在问题也不应影响其他沙盒节点的正常运行。系统需要确保不同沙盒之间不会相互影响同时支持高密度部署以充分利用物理机资源在安全性和性能之间找到最佳平衡点。这些技术诉求共同构成了Agent对独立运行环境的完整要求体系只有满足这些严格标准的技术方案才能真正支撑起新一代Agent应用的大规模商业化部署。Agent沙盒环境的技术细节安全性Agent沙盒环境的核心在于创建一个严格隔离且受控的执行环境使AI系统能够安全地运行代码和访问资源。这种解决方案依赖于多层次的安全隔离机制。首先通过虚拟化技术实现硬件级别的执行环境隔离确保沙盒内的代码无法突破边界影响宿主系统或其他实例。其次实施严格的网络访问控制为每个Agent分配独立的网络资源并根据需求配置从完全断网到精细访问权限的策略。在数据安全方面系统为每个Agent提供基于只读模板的独立临时文件系统会话结束后自动清理所有数据防止信息泄露和持久化攻击。同时动态资源管理机制严格限制CPU、内存等资源的使用设定最大执行时间并通过实时监控系统检测异常行为。这种安全沙盒架构遵循最小权限原则确保AI Agent只能访问完成任务所需的最低限度资源。整个系统设计强调可审计性、可扩展性和运行时透明性在保障安全的同时提供近似真实的执行环境。这一平衡使AI Agent能够执行复杂任务而不会带来安全风险为AI系统的安全部署提供了关键基础设施支持。沙盒方案的安全架构示例虚拟化隔离如亚马逊云科技开源主导的Firecracker微虚拟机技术提供了硬件级别的隔离。每个沙盒运行在独立的虚拟机中与宿主机和其他沙盒完全隔离防止代码突破容器边界实现真正的安全执行环境。网络隔离在一个实例中为每个沙盒分配独立的网络槽位和IP地址空间。通过网络池管理防止网络冲突支持可控制的网络访问权限可配置完全断网或受限网络访问策略。文件系统隔离每个沙盒使用独立的、基于模板创建的根文件系统以防止恶意修改和影响其他实例。临时文件系统在执行完毕后会自动清理确保数据不会泄露或残留。资源限制与监控每个沙盒严格限制CPU和内存使用量以防止资源耗尽攻击。可以设置沙盒最大生存时间以阻止长时间运行的恶意代码同时周期性如30秒进行健康检查实时监控异常并自动处理。快速启动Agent沙盒系统的高性能实现依赖于多层次的优化策略形成了一套通用的性能加速方案。首先通过智能缓存机制将常用模板保持在内存中有效消除了传统I/O延迟确保资源获取的即时性。同时采用预分配资源池设计理念系统提前准备网络和计算资源实现零配置延迟的资源分配使沙盒创建过程不再受资源初始化阻塞大幅提升了高并发场景下的性能表现。在资源管理层面沙盒系统需要引入按需加载技术实现资源的懒加载机制只在实际需要时才分配必要的系统资源显著降低了初始化阶段的消耗。这与轻量级虚拟化技术相结合在提供必要隔离的同时实现了接近原生速度的启动性能平衡了安全性与效率的双重需求。架构设计需要充分利用异步并发处理能力通过并行初始化关键组件使网络配置、内存初始化和文件系统准备等操作同步展开有效避免了串行处理带来的时间损耗。性能优化的核心突破来自状态保存与快速恢复机制系统能够从预先创建的环境状态直接恢复运行环境跳过繁琐的初始化流程实现接近即时的环境准备速度。这些通用优化策略的综合应用使Agent沙盒在保持安全隔离的同时实现了极速启动性能为各类AI系统提供了高效且安全的执行基础设施如下图所示。沙盒方案的快速启动机制示例模板缓存系统需要支持预加载常用模板至内存以避免磁盘I/O延迟。可以通过API接口实现即时模板获取基于内存缓存机制消除模板加载时间同时支持多模板的并发访问与管理。网络资源池需要支持预分配网络槽位池以实现零配置延迟分配。支持异步获取网络资源避免运行时网络配置阻塞沙盒创建同时支持高并发网络资源的分配与回收。UFFD内存虚拟化需要支持按需内存页面加载机制以大幅减少启动时的内存占用。通过提供懒加载机制使内存页面仅在被访问时才从模板加载显著降低了初始化内存需求和启动时间。微虚拟机如Firecracker轻量级虚拟化技术实现了VM的快速启动。支持创建微虚拟机来替代传统容器既提供了硬件级隔离又保持了极快的启动速度支持毫秒级的VM创建和销毁。异步并发处理支持多组件并发初始化来有效减少总体启动时间。通过异步机制使网络分配、内存初始化和文件系统准备能够并行执行避免了串行等待造成的时间浪费。快照恢复机制支持从预创建快照直接恢复这样可跳过完整初始化流程。通过API支持实现状态恢复结合增量快照和脏页面Dirty Page跟踪技术实现比新建速度快数十倍的恢复效率。状态转换Agent沙盒状态管理系统通常通过四项关键策略实现高效运行1.动态资源分配使沙盒能在活动与暂停状态间灵活切换避免资源长期占用提高整体利用率。2.基于状态快照的快速恢复机制实现亚秒级扩缩容比传统创建流程快10-100倍有效应对负载波动。3.增量差异算法仅保存变更数据而非完整状态大幅降低内存和存储需求。4.原子性状态转换确保系统可靠性支持零停机维护和快速故障恢复。尤为重要的是状态转换后特别是在暂停和恢复操作中通过快照技术完整保留原有运行环境确保上下文连续性使Agent能无缝继续之前的任务处理避免因上下文丢失导致的重复计算和用户体验断层。沙盒环境的状态转换示例资源利用效率传统容器与虚拟机持续占用资源容易造成浪费而通过暂停机制可实现按需资源分配。处于PAUSED状态时系统能释放CPU和大部分内存资源并可根据需求快速恢复有效避免资源的长期占用从而支持高密度沙盒部署。快速扩缩容新建沙盒存在启动延迟高的问题而通过快照恢复可实现亚秒级响应。从快照直接恢复能够跳过完整的初始化流程预热机制则预先创建处于暂停状态的沙盒需要时可快速激活。总体而言恢复速度比重新创建快10-100倍。内存占用优化大量沙盒同时运行会消耗巨大内存通过增量快照技术可以大幅减少存储需求。脏页面跟踪机制只保存被修改过的内存页面增量差异算法仅存储变化部分而链式快照技术则进一步优化了存储效率。服务可用性沙盒故障或维护可能影响服务连续性但通过状态一致性保证可实现零停机运维。原子性状态转换确保操作要么全部成功要么全部回滚。完整状态快照保存系统的所有状态信息支持在故障发生时从任意保存点快速恢复系统。常见虚拟化技术的定性对比以下是不同虚拟化技术能力的对比可以看到以Firecracker为代表的微虚拟化技术提供了强隔离和快速启动时间非常适合临时启用沙盒的场景。虚拟化技术定性对比*注当镜像已在本地存储时容器通常能够快速启动。拉取镜像则需要额外时间。如果Sandbox模板存在于本地缓存中启动速度会非常快一般在100-800毫秒级别。在亚马逊云科技构建和应用Agent沙盒环境E2B on Amazon Web Services方案E2B on Amazon Web Services是一个企业级的AI Agent沙盒解决方案它将开源E2B的沙盒技术部署在企业自有的亚马逊云科技账户中。该方案基于Firecracker microVM技术为AI Agent提供安全、可扩展且完全可控的代码执行环境特别适合对数据主权和安全合规有严格要求的企业客户。E2B on Amazon Web Services企业级部署的核心优势数据主权保障所有沙盒执行环境部署在企业自有亚马逊云科技账户内满足数据本地化要求。安全合规增强更容易满足各行业的严格合规标准。成本透明可控基于亚马逊云科技原生服务的精细化成本管理和预算控制。技术支持专业亚马逊云科技作为Firecracker开源项目的维护者提供更专业的技术支持。E2B方案对比E2B on Amazon Web Services基础设施架构E2B on Amazon Web Services采用分布式微服务架构集群示意图如下。E2B on Amazon Web Services微服务架构Server Cluster服务集群E2B集群的控制面底层基于Consul和Nomad管理整个集群的基础设施和服务组件。负责服务发现、配置管理和集群协调确保整个系统的高可用性和一致性。API ClusterAPI集群接收来自E2B CLI、E2B SDK等客户端的请求并将请求转发给E2B的其他组件。提供RESTful API接口支持沙盒的创建、管理、监控等操作是整个系统的入口网关。Builder Cluster构建集群专门负责构建E2B沙盒模板的集群。支持从Dockerfile、ECR镜像等多种方式创建自定义沙盒模板为不同的AI应用场景提供定制化的执行环境。Client Cluster客户端集群创建和管理E2B沙盒实例的集群此集群下的服务器必须是裸金属实例以确保Firecracker microVM的最佳性能和安全隔离效果。E2B on Amazon Web Services部署架构为了简化E2B官方的复杂部署流程将E2B on Amazon Web Services的部署重构为下述3大核心部分。E2B on Amazon Web Services部署架构E2B Landingzone基础设施层通过Amazon CloudFormation和Terraform脚本自动化拉起亚马逊云科技上所需的基础资源包括VPC网络、安全组、负载均衡器、RDS数据库、ECR容器仓库等。支持多可用区部署确保高可用性和容灾能力。E2B Infra组件部署层通过自动化Bash脚本实现E2B各个组件的编译、打包和部署。包括API服务、构建服务、监控组件等的容器化部署支持滚动更新和版本回滚。E2B Runtime运行时层基于Nomad调度器管理沙盒实例的生命周期支持动态扩缩容、资源调度和故障恢复。集成Amazon CloudWatch进行监控告警支持Grafana可视化监控面板。这种分层架构设计不仅简化了部署复杂度还提供了良好的可维护性和扩展性使企业能够根据自身需求灵活调整和优化E2B环境。Amazon Bedrock AgentCoreCode InterpreterAmazon Bedrock AgentCore Code Interpreter是亚马逊云科技推出的企业级代码执行沙盒解决方案专为AI Agent的安全代码执行而设计。该服务基于microVM技术为每个会话提供完全隔离的执行环境确保代码执行的安全性和可靠性。下图展示了AI Agent通过Tool Use能力使用AgentCore Code Interpreter的调用过程。AgentCore Code Interpreter工作原理核心特性安全隔离架构AgentCore Code Interpreter采用容器化microVM技术每个会话运行在独立的微虚拟机中具备独立的CPU、内存和文件系统资源。会话结束时microVM完全终止并进行内存清理确保零数据泄露风险。企业级配置支持支持多种网络模式配置包括完全隔离的沙盒模式和支持外部API访问的公网模式。提供灵活的执行角色配置可精确控制代码对亚马逊云科技资源的访问权限。多语言运行时支持内置Python、JavaScript、TypeScript等多种编程语言的预构建运行时环境支持大文件处理内联上传最大100MBS3上传最大5GB和互联网访问功能。智能资源管理提供自动会话超时机制默认15分钟可配置最长8小时支持手动会话停止确保资源的高效利用和成本控制。计费模式AgentCore Code Interpreter采用基于消费的精确计费模式CPU费用按vCPU实际使用时间计费仅对活跃处理时间收费。内存费用按内存实际使用时间计费。按秒计费不包括I/O等待时间确保成本效率。这种计费模式确保用户只为实际的代码执行时间付费相比传统的按实例运行时间计费的方案具有显著的成本优势。资源在代码执行结束后会自动释放通过超时机制用户也可以主动停止会话来精确控制成本。Amazon Bedrock AgentCoreBrowser ToolAmazon Bedrock AgentCore Browser Tool是亚马逊云科技推出的企业级Web自动化解决方案为AI Agent提供安全、托管的浏览器交互能力。该工具使AI Agent能够像人类一样与网站进行交互包括导航网页、填写表单、点击按钮等复杂操作而无需开发者编写和维护自定义自动化脚本。核心特性安全托管的Web交互AgentCore Browser Tool在完全托管的环境中提供安全的浏览器交互能力。每个浏览器会话运行在隔离的容器化环境中确保Web活动与本地系统完全隔离最大化安全性。企业级安全特性提供VM级别的隔离实现用户会话与浏览器会话的11映射满足企业级安全需求。每个浏览器会话都在独立的沙盒环境中运行防止跨会话数据泄露和未授权系统访问。模型无关集成支持各种AI模型和框架通过interact()、parse()、discover()等自然语言抽象接口简化浏览器操作。兼容Playwright、Puppeteer等多种自动化框架为企业环境提供灵活的集成选择。可视化理解能力通过截图功能使Agent能够像人类一样理解网站内容支持动态内容解析和复杂Web应用导航。提供实时可视化监控和会话回放功能便于调试和审计。Serverless架构基于Serverless基础设施自动扩缩容无需管理底层基础设施。支持低延迟的Web交互确保良好的用户体验。工作原理AgentCore Browser Tool工作原理AgentCore Browser Tool的调用的主要过程如下请求处理当用户发起请求时LLM选择合适的工具并将命令转换为可执行指令。安全执行命令在受控的沙盒环境中执行该环境包含无头浏览器和托管库服务器。隔离保护沙盒提供完整的隔离和安全保护将Web交互限制在受限空间内。反馈机制Agent通过截图和执行结果获得反馈支持自动化任务执行。安全特性会话隔离每个浏览器会话运行在独立的容器化环境中与本地系统完全隔离确保安全性。临时会话浏览器会话是临时的每次使用后自动重置防止数据残留和跨会话污染。会话超时支持客户端主动终止或TTL自动过期机制确保资源及时释放。审计能力集成Amazon CloudTrail日志记录和会话回放功能提供完整的操作审计轨迹。计费模式AgentCore Browser Tool采用基于消费的计费模式CPU费用按vCPU实际使用时间计费。内存费用按内存实际使用时间计费。按秒计费精确计费仅对活跃处理时间收费。这种计费模式确保用户只为实际的浏览器交互时间付费。典型应用场景Web导航与交互自动化网站导航、信息提取、内容搜索等任务支持复杂的多步骤Web操作流程。工作流自动化包括表单填写、数据录入、报告生成等重复性Web操作的自动化大幅提升工作效率。AgentCore Browser Tool为企业提供了一个安全、可靠、易于集成的Web自动化解决方案使AI Agent能够高效地处理各种Web相关任务同时确保企业级的安全性和合规性要求。沙盒方案选型对比建议基于不同的业务需求和技术要求将常见的沙盒方案对比如下基于以上对比对于考虑使用沙盒方案的客户建议根据以下标准进行选择选择基于容器的沙盒方案的情况仅用于执行大模型生成的简单代码。能够接受极少发生的容器导致底层Linux kernel crash/hung的风险。可以承受潜在的跨容器攻击风险。对成本敏感需要最经济的解决方案。选择基于MicroVM的沙盒方案如Amazon Bedrock AgentCore或E2B的情况不能接受容器导致的邻居效应和系统级影响。对安全隔离有严格要求不能容忍跨容器攻击。需要进行复杂的可视化操作如Computer Use应用。企业级应用对稳定性和安全性要求极高。特殊场景建议可视化和交互式应用如果需要实现炫酷的Computer use功能建议使用E2B方案。E2B提供丰富的Desktop SDK大大简化了可视化应用的开发工作。自建基于容器的类似方案需要投入大量开发资源。对于浏览器操作Browser Use建议选择Amazon Bedrock AgentCore Browser Tool可以一键集成云上托管、稳定、安全的浏览器环境完成信息Agent交互操作。企业级AI应用对于需要企业级安全保障、合规要求和亚马逊云科技服务集成的客户强烈推荐Amazon Bedrock AgentCore Code Interpreter和Browser Tool。其托管特性、安全隔离能力和与亚马逊云科技服务的深度集成为企业级AI应用提供了最佳的平衡点。成本敏感型应用对于预算有限但仍需要基本安全隔离的场景可以考虑Amazon Lambda方案特别适合短时间、轻量级的代码执行任务。总体来说选择沙盒方案应该基于具体的安全要求、性能需求、运维能力和成本预算进行综合考虑。亚马逊云科技提供的托管服务通常是企业客户的首选既能满足安全合规要求又能降低运维复杂性。技术资料链接E2B on Amazon Web Serviceshttps://github.com/aws-samples/sample-e2b-on-aws/blob/main/README.mdAmazon Bedrock AgentCorehttps://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/what-is-bedrock-agentcore.html后续还将推出更多Agentic AI基础设施的实践经验参考敬请期待本篇作者姬军翔亚马逊云科技资深解决方案架构师在快速原型团队负责创新场景的端到端设计与实现。马丽丽亚马逊云科技数据库解决方案架构师十余年数据库行业经验先后涉猎NoSQL数据库Hadoop/Hive、企业级数据库DB2、分布式数仓Greenplum/Apache HAWQ以及亚马逊云科技云原生数据库的开发和研究。刘兵亚马逊云科技高性能计算专业解决方案架构师专注于协助客户在亚马逊云科技上构建经济、可持续的高性能计算解决方案。拥有Linux系统及内核优化、定制和构建各种HPC方案的丰富经验擅长为客户量身定制高度优化的HPC解决方案。同时在系统编程、故障排除和调试以及可观察性领域拥有深厚的专业知识确保客户能够高效、顺利地在云上构建和迁移应用程序覆盖多种架构。目标是充分发挥云计算的优势助力客户的业务实现可持续发展。李佳亚马逊云科技快速原型解决方案研发架构师主要负责微服务与容器原型设计与研发。陈超亚马逊云科技迁移解决方案架构师主要负责亚马逊云科技迁移相关的技术支持工作同时致力于亚马逊云科技云服务在国内的应用及推广在企业应用架构方面有多年实践经验。梁宇辉亚马逊云科技机器学习产品技术专家负责基于亚马逊云科技的机器学习方案的咨询与设计专注于机器学习的推广与应用深度参与了很多真实客户的机器学习项目的构建以及优化。对于深度学习模型分布式训练推荐系统和计算广告等领域具有丰富经验。郭韧亚马逊云科技人工智能产品专家团队经理负责AI相关解决方案的架构设计、实施和推广。新用户注册海外区域账户可获得最高200美元服务抵扣金覆盖Amazon Bedrock生成式AI相关服务。“免费计划”账户类型确保零花费安心试用。星标不迷路开发更极速关注后记得星标「亚马逊云开发者」听说点完下面4个按钮就不会碰到bug了点击阅读原文查看博客获得更详细内容