ICYMI：AWS 面向 AI 构建者的 2026 年 10 月新发布盘点

在 AWS，我们相信 AI 构建者应该能够为每项任务选择合适的模型，在生产环境中信任自己的智能体，并清楚地了解其 AI 工作负载的成本。这一信念指导着我们在整个产品组合中的投入。Amazon Bedrock 为你提供领先模型以及安全构建和扩展 AI 应用所需的工具。我们通过 Amazon Bedrock AgentCore 进一步扩展这一基础，它提供了使用任意模型和任意框架来构建、连接和优化智能体的平台。这包括 Strands，我们的开源智能体开发工具包。它们共同带你从第一个原型走向生产环境。

随着智能体进入核心业务工作流，标准也随之提高。你需要灵活地在任务、预算和延迟目标变化时使用不同的模型。当主模型被限流或不可用时，你的智能体必须保持运行。它们还必须在你在设定的限制内行动，并返回其他软件可以直接使用的输出。它们的回答必须始终立足于你允许的来源，而且其成本必须在高流量下依然可控。

我们在 10 月发布的内容满足了上述每一项需求。新模型帮助你将每项任务匹配到合适的价格和速度，从大批量子智能体到实时语音。Amazon Bedrock 和 AgentCore 的更新让智能体保持可用，使其遵循你定义的流程，并帮助你信任它们返回的内容。新的定价和成本报告使支出更可预测。Strands 增加了构建、容纳和测试智能体的新方式。

在 Amazon Bedrock 上让模型与任务相匹配

运行快速、低成本的子智能体。Claude Haiku 5.5 专为子智能体以及大批量、成本敏感的工作而构建。据 Anthropic 称，它是迄今为止最强大的 Haiku，在大多数任务上的成本比 Claude Haiku 4.5 低约 75%。它也是首款具备 effort 控制的 Haiku，因此你可以针对每项任务在成本与智能之间进行权衡。在多智能体设置中，像 Claude Opus 5.5 这样的模型可以规划工作，并将定义良好的编码、工具使用和浏览器自动化任务交给 Haiku。这使得并行运行大量智能体的成本保持在可承受范围内。

以更低价格获得接近旗舰级的成果。OpenAI GPT-6.1 Terra 现已在 Amazon Bedrock 上全面可用。在 OpenAI 的 Agents' Last Exam 评测中，它的表现与 GPT-6 Astra 相当，完成任务的速度比 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol 快三倍以上。其输入和输出 token 价格至少比 GPT-6.1 Sol 和 GPT-5.6 Terra 低 50%。它可接受多达 100 万输入 token 的文本和图像，适合起草提案、解读技术图纸，以及构建跨业务系统工作的智能体。对于实时编码助手等延迟敏感的工作，GPT-6.1 Sol 现在还提供极速模式。

构建可实时推理的语音智能体。Amazon Nova 2.5 Sonic 是我们最新的语音到语音模型，提升了推理、指令遵循和工具调用准确性，延迟更低，价格与 Amazon Nova 2 Sonic 相同。客服智能体现在可以在一次对话中查询订单、检查退货资格并启动退货流程。

为编程和视频挑选专门模型。 Z.ai 的 GLM 5.3 是一款面向智能体编程和长周期软件工程的开源权重模型，拥有 100 万 token 的上下文窗口并支持提示词缓存，可供符合条件的企业客户使用。TwelveLabs Pegasus 1.5 可将整个视频转换为带时间码的结构化元数据。它能在一次处理中读取视觉、音频和屏幕文字，无需单独的摄取流水线。

在 AWS GovCloud (US) 中使用更多模型。 Claude Haiku 5.5 和支持跨区域推理的 OpenAI GPT-5.6 模型现已在 AWS GovCloud (US) 中可用。OpenAI 的 Daybreak Red 是一款面向授权安全工作的模型，可供 AWS GovCloud (US-East) 中符合条件的客户使用。受监管的团队在保持美国数据主权的同时获得更多模型。

构建并运行可信赖的智能体

在终端中构建和运维智能体。 AgentCore CLI 是 Amazon Bedrock AgentCore 的一项功能，现已在 1.0 版本中正式发布。我们对其进行了重构，带来更快的启动速度、一致的命令结构，并支持更多 AgentCore 资源。你可以直接或通过项目操作 harness、运行时、内存、身份、网关和支付。现有项目只需一条命令即可迁移到 1.0 版本。这样，从本地开发到日常运维只需一个工具。

在模型被限流时保持智能体可用。 Amazon Bedrock AgentCore 的一项功能 AgentCore Gateway 现已支持 Amazon Bedrock InvokeModel API 和模型回退。你现有的 Amazon Bedrock SDK 代码可以指向网关，而无需针对每个提供商修改代码。当主模型被限流或不可访问时，网关会将请求路由到你定义的链中的下一个模型或提供商。断路器会跳过出现故障的目标。网关还可以使用来自你自己的私有证书颁发机构的证书访问你的虚拟私有云 (VPC) 中的私有目标。你的智能体无需在每个客户端中编写重试逻辑即可保持可用。

将你的业务工作流转换为智能体工具。 你现在可以通过 AgentCore Gateway 使用 AWS Step Functions 工作流，包括你现有的 Standard 和 Express 工作流，作为工具。你的业务逻辑保留在你已经在运行且信任的工作流中，因此无需在智能体内部重新构建它，也不必依赖提示词来遵循它。智能体决定何时运行工作流，而 Step Functions 会严格按照你的定义执行每个步骤。例如，一个支持智能体可以启动你的退款工作流，而每笔退款仍会经过相同的资格检查、审批和入账步骤。

获得你的系统可直接使用的 JSON。 Amazon Bedrock 上的所有 Claude 模型现已支持结构化输出。你将收到符合架构的 JSON，无需自定义解析或重试。你可以从财报中提取所有必需的字段，或使用始终与你的数据模型匹配的实体来路由支持工单。

让回答立足于你信任的来源。Amazon Bedrock 上的 Web Search 现在为通过 OpenAI Responses API 发起的请求支持域名过滤和用户位置功能。你可以允许最多 100 个域名、屏蔽最多 100 个域名，并返回与特定地理区域相关的结果。Amazon Bedrock Guardrails 随后检查回答是否忠于其来源。其新的 Standard 层级用于上下文接地检查，价格与 Classic 层级相同，覆盖对话式和推理式回答，并支持更多语言。借助这两者，你可以在更多应用中控制回答的来源并捕获幻觉。

预测并降低运行智能体的成本

按实际用量为智能体记忆付费。AgentCore memory 是 Amazon Bedrock AgentCore 的一项能力，现在按智能体摄取、检索和存储的数据对短期记忆计费，而不是按每个事件统一收费。大多数工作负载的成本会降低，小载荷用例的降幅最大。你还可以为长期记忆记录设置生存时间（time-to-live），以满足保留要求并控制存储成本。

看清是什么在驱动你的 Amazon Bedrock 开支。AWS Cost Explorer、AWS Budgets 和 AWS Cost Management Dashboards 现在可以按模型、模型提供商、推理类型和功能细分 Amazon Bedrock 成本，且不收取额外费用。财务和平台团队可以在他们已在使用的计费工具中找到最昂贵的模型，或为单个模型设置预算提醒。为降低输入成本，Advanced Prompt Optimization 现在还可以缩短你的提示词，只有当缩短版本在你的评估中得分不低于原版时才返回缩短版本。

用 Strands 构建语音、本地且经过充分测试的智能体

用几行代码交付语音智能体。Strands Bidi Agents 用于构建双向、语音到语音的语音智能体，现已正式发布，直接支持 Amazon Nova Sonic、OpenAI 和 Gemini 模型。Bidi Agents 会在后台重新连接模型，因此长时间的通话可以越过提供商的会话限制继续进行。语音智能体还可以将较长时间的工作（例如研究）交给另一个智能体，并大声解释结果。

让本地智能体在你的限制内工作。Strands Box 目前处于开发者预览阶段，是一个面向 AI 智能体的开源本地沙箱。它将操作系统隔离与语义策略相结合。你为每个工具设置策略，Box 会确定性地执行这些策略，无论智能体是直接调用工具、通过 Model Context Protocol (MCP)，还是通过生成代码。Box 可与任何模型和任何智能体框架配合使用，因此智能体可以在你的项目中运行，而不会触及你没有允许的文件和服务。

在客户之前发现你的智能体在哪里出问题。Strands Evals 中的红队测试会对你的智能体运行对抗性对话，例如提示词注入和越狱尝试，并显示智能体失败的消息和工具调用。Strands Evals 现在还可以逐字段对结构化输出评分，当智能体答对大多数字段时给予部分得分。在智能体进入生产环境之前，用它们来修复薄弱环节。开始使用请参阅Strands Evals 文档。

降低智能体常规决策的成本。 Strands Decider 是我们在上个月的回顾中介绍过的一个小型开源决策模型，现在提供基于 Gemma 4 构建的四种规格。它不生成文本，而是从您定义的选项中进行选择，例如调用哪个工具或将请求路由到何处。当一个 Amazon 团队将其最大的内部工单系统之一的工单分类切换到 Decider 时，每张工单的预估成本下降了约 98%，平均响应时间下降了 78%。

开始使用

探索 Amazon Bedrock，使用 AgentCore CLI 部署智能体，或使用 Strands Harness SDK 构建您的第一个智能体。

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