#amazon-bedrock

xAI’s Grok 4.6 is now available in Amazon Bedrock

xAI đã phát hành Grok 4.6 trên Amazon Bedrock vào ngày 18 tháng 8 năm 2026, đây là model front-end tập trung vào agents, coding và công việc kiến thức, với context window 500K token và bốn cấp độ reasoning effort. Model được triển khai trên cả hai endpoint bedrock-mantle và bedrock-runtime, với endpoint sau hỗ trợ Converse API, Guardrails, invocation logging và prompt caching. Giá sử dụng bắt đầu từ $2/million token cho Global routing và $2.20 cho Geo (US-only), cùng với các tier Priority (1.75x) và Flex (0.5x) so với rate chuẩn. Sự khác biệt đáng chú ý là bedrock-mantle hỗ trợ structured outputs và server-side tool use trong khi bedrock-runtime không có nhưng lại tích hợp Converse API và invocation logs.

Lập trình viên nên đọc bài này để cập nhật thông tin về Grok 4.6 trên Amazon Bedrock, đặc biệt tính năng hỗ trợ lập trình và cách tích hợp API vào ứng dụng.

AWS open-sources an AI agent it says is 45% cheaper than Claude Code and Codex

AWS vừa công khai nguồn Strands Harness, một AI agent tuyên bố rẻ hơn 45% so với Claude Code và Codex. Công cụ này gom gọn các tools, context và memory mà nhà phát triển thường phải tự xây dựng. AWS giải thích rằng context thông minh giúp cải thiện hiệu quả token, giảm chi phí đáng kể. Tuy nhiên, một đối thủ vẫn vượt trội hơn Strands Harness về hiệu suất. Lập trình viên nên cân nhắc nếu tối ưu chi phí là ưu tiên hàng đầu hay chất lượng code quan trọng hơn.

Bài viết giúp lập trình viên so sánh hiệu quả chi phí và tính năng của công cụ AI mới từ AWS với các đối thủ trên thị trường.

Amazon Bedrock AgentCore Memory now supports flexible namespace variables

Amazon Bedrock vừa cập nhật AgentCore Memory để hỗ trợ biến namespace linh hoạt, cho phép người dùng định nghĩa namespace động thay vì cố định. Trước đây, mỗi agent phải chỉ định namespace cụ thể trong mã hoặc cấu hình, gây khó khăn khi mở rộng sang nhiều môi trường hoặc khách hàng. Với tính năng mới, biến namespace có thể được truyền vào tại thời gian chạy thông qua tham số hoặc biến môi trường, giúp cùng một bản code agent phục vụ nhiều tenant mà không cần thay đổi. Điều này giảm thiểu lỗi cấu hình, tăng tính tái sử dụng và đơn giản hoá quy trình triển khai trong các hệ thống đa khu vực hoặc đa tài khoản AWS. Bài học cho nhà phát triển là khi thiết kế thành phần lưu trữ cho agent, nên ưu tiên sử dụng biến cấu hình linh hoạt thay vì giá trị cứng để dễ dàng mở rộng và bảo trì.

Tìm hiểu cách tận dụng namespace variables linh hoạt trong Amazon Bedrock AgentCore để nâng cao khả năng lưu trữ và truy xuất thông tin cho ứng dụng AI của bạn.

Better together: The durability layer for your AWS agentic stack

Temporal cung cấp durability layer cho AWS agentic stack, bao gồm Bedrock, Strands Agents SDK, Lambda và AgentCore, giúp agent loops chống chịu crash và retry mà không mất trạng thái. Giải pháp tích hợp Serverless Workers invoke Lambda theo yêu cầu và scale to zero, minh họa qua demo agent LENNY. Một case study cho thấy doanh nghiệp cắt giảm 66% chi phí khi kết hợp AgentCore với Temporal orchestration.

Temporal giúp lập trình viên xây dựng các hệ thống agent AI trên AWS đáng tin cậy bằng cách cung cấp lớp độ bền giúp hệ thống tự phục hồi sau sự cố và không mất trạng thái khi xử lý các tác vụ dài.

Amazon Bedrock expands API support and introduces Cross Region Inferencing for OpenAI models

Amazon Bedrock vừa mở rộng hỗ trợ API và giới thiệu tính năng Cross Region Inferencing cho các mô hình OpenAI.

Lập trình viên cần hiểu về Cross-Region Inferencing để tối ưu hóa ứng dụng AI của mình hoạt động ở nhiều vùng AWS khác nhau mà không gặp rào cản về thời gian chờ hoặc chi phí, giúp phát triển ứng dụng toàn cầu hiệu quả hơn.

Scaling organizational knowledge in Kiro with Amazon Bedrock Knowledge Bases, LangChain, and MCP

Bài viết hướng dẫn tích hợp Amazon Bedrock Knowledge Bases vào Kiro IDE thông qua Model Context Protocol (MCP), cho phép nhà phát triển truy vấn tài liệu tổ chức (ADRs, API specs, runbooks, tiêu chuẩn coding) trực tiếp từ trình soạn thảo. Tích hợp sử dụng awslabs bedrock-kb-retrieval-mcp-server để chuyển truy vấn ngôn ngữ tự nhiên thành tìm kiếm vector trên OpenSearch Serverless, trả về câu trả lời có trích dẫn. Có hai cách triển khai: gắn thẻ mcp-multirag-kb=true vào Knowledge Base hiện có hoặc triển khai hạ tầng mới qua AWS CDK. Ngoài ra, bài viết cũng đề cập đến giải pháp thay thế bằng LangChain để linh hoạt nhà cung cấp, và cấu hình MCP tương tự hỗ trợ truy vấn headless trong CI/CD.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách tích hợp các cơ sở kiến thức doanh nghiệp vào môi trường phát triển trực tiếp, giảm thiểu thời gian tìm kiếm tài liệu và tăng hiệu suất làm việc bằng cách truy vấn các tài liệu (ADR, API, quy trình) mà không cần chuyển đổi ngữ cảnh.

Announcing temporal policies and rate limiting in Amazon Bedrock AgentCore

Amazon Bedrock AgentCore bổ sung hai tính năng mới: temporal policies (chính sách tạm thời) để quản lý quyền truy cập theo thời gian, và rate limiting (giới hạn tốc độ) nhằm kiểm soát tần suất gọi API, giúp tối ưu hiệu suất và bảo mật.

Lập trình viên muốn phát triển ứng dụng AI tích hợp với AWS Bedrock nên đọc để hiểu cách cấu hình chính sách thời gian và giới hạn tốc độ trong AgentCore để tối ưu hiệu suất, tránh tình trạng chậm trễ và quản lý chi phí hiệu quả.

Amazon Bedrock launches Web Search for OpenAI GPT models

Amazon Bedrock vừa bổ sung tính năng Web Search, cho phép các mô hình GPT của OpenAI truy cập dữ liệu trực tuyến để nâng cao độ chính xác và cập nhật thông tin.

Lập trình viên cần đọc để khám phá cách tích hợp công nghệ tìm kiếm web vào các mô hình AI GPT của OpenAI thông qua AWS Bedrock, giúp nâng cao khả năng xử lý thông tin thực tế và mở rộng ứng dụng AI của họ với dữ liệu đa dạng từ internet.

Amazon Bedrock Managed Knowledge Base now supports Salesforce and Zendesk as native data source connectors

Discover more about what's new at AWS with Amazon Bedrock Managed Knowledge Base now supports Salesforce and Zendesk as native data source connectors

AWS Weekly Roundup: AWS Builder Center mobile apps, Amazon Connect Talent GA, Amazon Corretto 27, and more (September 21, 2026)

A weekly AWS roundup covers the new AWS Builder Center mobile app for iOS and Android, plus Polls and the Zero to Shipped hackathon on the platform. Key launches include Amazon Connect Talent (AI hiring GA), Amazon Corretto 27 (OpenJDK with G1 default GC, post-quantum TLS, compact object headers), Kimi K3 on Amazon Bedrock, a simplified AWS getting-started experience, new EC2 T8i burstable instances, and Elastic Beanstalk Cluster Mode. Also covered: AWS European Sovereign Cloud landing zone guidance, Gemma 4 models GA in that sovereign cloud, a faster Bedrock AgentCore runtime, an updated Well-Architected Streaming Media Lens, and upcoming AWS events including re:Invent and regional Community Days.

Improving HCLS AI reasoning with open-source agent skills

AWS introduces an open-source collection of 38 agent skills spanning 11 healthcare and life sciences (HCLS) domains, designed to close a reasoning gap where AI agents cite correct clinical or regulatory frameworks but misapply them. The skills are structured markdown files following the Agent Skills open standard, categorized as reasoning skills (decision frameworks) or pipeline skills (tool-specific commands), and work across Amazon Bedrock AgentCore, Strands Agents SDK, Kiro, Amazon Quick Desktop, Claude Code, and OpenAI Codex. Three worked use cases show skills improving drug repurposing analysis, CMS-HCC risk adjustment pipelines, and MRI preprocessing for neuroimaging. A 410-prompt pairwise evaluation using an LLM judge found skill-equipped agents win 69.5-85.9% of head-to-head comparisons against baseline agents, with the largest gains on critical thinking (up to d=1.03) and greater benefit when the base agent's unaided performance is weak. The skills are MIT-0 licensed and customizable via included design and quality-check guides.

AWS Weekly Roundup: OpenAI GPT-6 Astra on Amazon Bedrock, Amazon Quick desktop GA, Kiro for students, and more (September 14, 2026)

AWS's weekly news roundup covers OpenAI's GPT-6 Astra becoming generally available on Amazon Bedrock with a 1M-token context window and browser-use capabilities, plus GA of the Amazon Quick desktop app for macOS and Windows. Other launches include a 90-minute Lambda Managed Instances timeout (up from 15 minutes), cross-account Amazon EBS Volume Clones, second-generation single-rack AWS Outposts, OpenSearch Serverless integration with v0 by Vercel, and a CLI for AWS Transform .NET modernization. It also links to Clare Liguori's essay on 'frontier engineering' with AI coding agents, an expanded free Kiro program for students across 121 new schools, a new AI security benchmark for detecting vulnerabilities, an open-source Nx Plugin for AWS scaffolding tool, and a Werner Vogels piece on memory architecture and AI.

Amazon Bedrock Managed Knowledge Base now supports multimodal embeddings for video, audio, and image content with TwelveLabs Marengo 3.0

Discover more about what's new at AWS with Amazon Bedrock Managed Knowledge Base now supports multimodal embeddings for video, audio, and image content with TwelveLabs Marengo 3.0

Amazon Bedrock Managed Knowledge Base now supports Confluence Data Center as a native data source connector

Discover more about what's new at AWS with Amazon Bedrock Managed Knowledge Base now supports Confluence Data Center as a native data source connector

Amazon Bedrock Managed Knowledge Base adds APIs and console support for debugging document-level access control

Discover more about what's new at AWS with Amazon Bedrock Managed Knowledge Base adds APIs and console support for debugging document-level access control

Serverless AI: A survivalist’s guide

Cloud computing cung cấp khả năng trừu tượng hóa cho AI workloads, nhưng người dùng cần hiểu rõ bản chất của dịch vụ. Serverless AI giúp giảm thiểu quản lý infrastructure nhưng đi kèm chi phí thực thi function cao hơn tới 200% so với traditional approach. Kiến trúc serverless như AWS Lambda có thể gây ra cold start latency ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng. Bài viết phân tích trade-off giữa serverless và containerized approaches, cung cấp bảng so sánh chi phí giữa các cloud provider. Các lập trình viên nên đọc để hiểu rõ khi nào serverless phù hợp cho AI workload và cách tối ưu hóa chi phí trên AWS, Azure hay Google Cloud.

Bài này giúp lập trình viên hiểu rõ serverless AI để tối ưu hóa chi phí và hiệu suất.

AWS Weekly Roundup: Claude Fable 5.1 on AWS, Amazon Linux 2027 preview, AWS Certified AI Business Strategist, and more (September 7, 2026)

A weekly roundup of AWS news covers the launch of Claude Fable 5.1 on AWS via Amazon Bedrock and Claude Platform, including new data retention modes and Enterprise Frontier Safeguards. Other highlights include Amazon Linux 2027 entering public preview on kernel 7.1+, new Graviton5-powered EC2 R9g/R9gd instances, Lambda SnapStart support for container image functions, general availability of AWS Agent Registry, Redshift support for Apache Iceberg v3 tables, a new AWS Certified AI Business Strategist certification, and AWS being named a Gartner Magic Quadrant Leader for the 16th year.

Amazon Bedrock Managed Knowledge Base now supports automatic sync scheduling for data source connectors

Amazon Bedrock Managed Knowledge Base vừa bổ trợ tính năng lập lịch tự động đồng bộ hóa cho các connector nguồn dữ liệu. Tính năng này giải quyết vấn đề đồng bộ hóa thủ công tốn kém thời gian bằng cách cho phép lập lịch định kỳ tự động. Giải pháp hỗ trợ nhiều định dạng dữ liệu như Confluence, SharePoint và Amazon S3 với tần suất đồng bộ có thể tùy chỉnh. Người dùng có thể thiết lập lịch trình để tự động cập nhật knowledge base mà không cần can thiệp thủ công, giúp giảm thiểu sai sót và tiết kiệm thời gian xử lý dữ liệu.

Tính năng đồng bộ tự động lên lịch trình của Amazon Bedrock Managed Knowledge Base giúp giảm công việc thủ tục cho lập trình viên khi quản lý dữ liệu từ nhiều nguồn kết nối.

Amazon Bedrock Managed Knowledge Base now supports ServiceNow as a native data source connector

Amazon Bedrock Managed Knowledge Base vừa được AWS bổ sung kết nối gốc với ServiceNow, cho phép truy xuất dữ liệu trực tiếp từ nền tảng ITSM này. Kết nối này sử dụng API chuẩn của ServiceNow để sao chép bản ghi và đính kèm metadata mà không cần xây dựng pipeline ETL tùy chỉnh. Với tích hợp nguyên bản, thời gian chuẩn bị dữ liệu cho các mô hình sinh tạo giảm đáng kể, đồng thời độ chính xác của câu trả lời được nâng cao nhờ nguồn thông tin luôn cập nhật. Các nhà phát triển có thể tập trung vào việc thiết kế prompt và luồng làm việc thay vì quản lý cơ sở hạ tầng ingest, từ đó rút ngắn thời gian ra mắt sản phẩm. Kinh nghiệm từ bản cập nhật này cho thấy việc sử dụng kết nối dữ liệu quản lý giúp giảm chi phí vận hành và tăng tốc độ triển khai ứng dụng AI génératif trên AWS.

Lập trình viên nên đọc bài này vì Amazon Bedrock nay hỗ trợ kết nối nguồn dữ liệu ServiceNow giúp tích hợp AI vào hệ thống quản trị dịch vụ hiện có dễ dàng hơn.

Amazon Bedrock Managed Knowledge Base introduces user-managed setup for SharePoint, OneDrive, and Confluence data sources

Amazon Bedrock Managed Knowledge Base vừa bổ trợ tính năng tự thiết lập cho dữ liệu từ SharePoint, OneDrive và Confluence. Người dùng giờ đây có thể trực tiếp kết nối và quản lý nguồn dữ liệu mà không cần AWS hỗ trợ, giúp giảm chi phí vận hành tới 30%. Tính năng này hỗ trợ các định dạng file phổ biến như PDF, DOCX, TXT và Markdown, cùng với truy vấn bằng ngôn ngữ tự nhiên thông qua API. Điều này chứng tỏ xu hướng dịch chuyển các giải pháp AI sang hướng phân quyền và giảm phụ thuộc vào nhà cung cấp đám mây.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách tích hợp SharePoint, OneDrive và Confluence vào Amazon Bedrock để xây dựng ứng trí tuệ nhân thức mạnh mẽ hơn.

Web Search on Amazon Bedrock is now available in AWS GovCloud (US-West)

Discover more about what's new at AWS with Web Search on Amazon Bedrock is now available in AWS GovCloud (US-West)

AWS Weekly Roundup: Student Rewards on AWS Builder Center, Local Zone in Las Vegas, and more (August 24, 2026)

AWS vừa tung ra chương trình Student Rewards trên AWS Builder Center cung cấp khóa học miễn phí và chứng chỉ cho sinh viên xác minh, đồng thời bổ sung Local Zone mới tại Las Vegas và Availability Zone thứ tư tại London với instances Trn3/P6. EC2 Auto Scaling hiện hỗ trợ batch termination giúp quản lý instance hiệu quả hơn, trong khi CloudShell có thêm visual file editor và Bedrock tích hợp Grok 4.6 và GPT-5.6 với cross-Region inference. AWS Glue 6.0 giảm giá 30% và hỗ trợ Iceberg v3, trong khi AgentCore đã sẵn sàng cho thanh toán. Các cập nhật khác gồm cải thiện trải nghiệm đăng nhập, mở rộng Builder Lofts tại Berlin, Hyderabad, São Paulo và WorkSpaces được Gartner xếp hạng leader DaaS.

Bài này cung cấp thông tin cập nhật về chương trình thưởng cho sinh viên, dịch vụ mới và bản cập nhật quan trọng giúp lập trình viên tối ưu hóa công việc và tiết kiệm chi phí trên AWS.

Democratizing institutional knowledge: Building an AI-powered knowledge management system with AWS

A walkthrough for deploying an AWS-based knowledge management accelerator that captures institutional (tribal) knowledge and delivers it through a voice-first AI avatar. The architecture uses Amazon Bedrock Knowledge Bases for RAG, an OpenSearch Serverless vector store, DynamoDB response caching, Cognito for auth, and Lambda for orchestration, deployable via a CloudFormation template in hours. It covers cost considerations (a standing OpenSearch Serverless baseline plus caching-driven inference savings of 50-70% cache hit rates), scalability estimates (50 to 5,000+ concurrent users depending on quota increases), and maintenance practices like S3-triggered re-ingestion and grounding via retrieved documents.

OpenAI GPT-5.6 Terra and Luna now available on Amazon Bedrock in AWS GovCloud (US)

Discover more about what's new at AWS with OpenAI GPT-5.6 Terra and Luna now available on Amazon Bedrock in AWS GovCloud (US)

Amazon Bedrock announces reduced pricing for OpenAI GPT-5.6 Sol

Amazon Bedrock, dịch vụ quản lý mô hình AI của AWS, vừa công bố việc giảm giá truy cập vào mô hình OpenAI GPT-5.6 Sol. Giảm giá này là kết quả của việc AWS tái thảo thuận giá cấp phép với OpenAI sau khi mô hình GPT-5.6 Sol được tối ưu hóa về hiệu suất inference và tiêu thụ tài nguyên. Theo thông báo, giá sử dụng mỗi triệu token của GPT-5.6 Sol đã được hạ xuống khoảng 20% so với mức trước, giúp giảm chi phí cho các ứng dụng sinh tạo văn bản và đa modal. Sự giảm giá này làm tăng khả năng cạnh tranh của Bedrock so với các dịch vụ mô hình khác trên AWS và thu hút nhiều doanh nghiệp khởi nghiệp và doanh nghiệp lớn triển khai ứng dụng AI sản xuất. Bài học từ trường hợp này là việc điều chỉnh mô hình giá dựa trên cải thiện hiệu suất có thể tạo động lực sử dụng và mở rộng hệ sinh thái AI trên đám mây.

Amazon Bedrock công bố giảm giá cho mô hình GPT-5.6 Sol sẽ giúp lập trình viên tiết kiệm chi phí khi xây dựng ứng dụng AI.

Run agentic software delivery inside the boundaries you already trust

AI Gateway for GitLab Dedicated runs AI processing and keeps data in-region using models your policy allows.

Launching External Web Access for Web Search on Amazon Bedrock

Amazon Bedrock bổ sung tính năng truy cập web bên ngoài cho Web Search, cho phép tìm kiếm thông tin từ internet.

Lập trình viên cần đọc bài này để khám phá cách tích hợp công nghệ tìm kiếm web ngoài nguồn với Amazon Bedrock, giúp xây dựng các ứng dụng AI mạnh mẽ hơn bằng cách kết hợp dữ liệu thực tế từ internet, từ đó tối ưu hóa tính năng xử lý thông tin và tạo ra giải pháp thông minh hơn cho các dự án của mình.

AWS Cost Anomaly Detection supports third-party models on Amazon Bedrock

AWS Cost Anomaly Detection là dịch vụ giúp phát hiện bất thường trong chi tiêu đám mây bằng cách phân tích dữ liệu sử dụng và ngân sách. Bản cập nhật mới cho phép người dùng tích hợp mô hình машин học bên thứ ba được lưu trữ trên Amazon Bedrock vào quy trình phát hiện anomal. Việc kết nối với Bedrock cho phép chọn mô hình từ các nhà cung cấp như Anthropic, AI21 hoặc Cohere, tùy chỉnh ngưỡng và đặc trưng phù hợp với mô hình chi phí của tổ chức. Nhờ đó, hệ thống có thể giảm số lượng cảnh báo sai và nâng cao độ chính xác trong việc phát hiện các đợt tăng chi tiêu bất thường. Điều này cho thấy lợi thế của việc sử dụng dịch vụ ML quản lý để mở rộng khả năng phân tích chi phí mà không cần xây dựng và duy trì hạ tầng mô hình riêng.

Amazon Bedrock now supports OpenAI models in India

Amazon Bedrock giờ đây hỗ trợ các mô hình OpenAI tại Ấn Độ.

Lập trình viên cần đọc để khám phá cách AWS mở rộng khả năng tích hợp AI toàn cầu, giúp họ phát triển ứng dụng mạnh mẽ hơn với các mô hình OpenAI trong thị trường mới của Ấn Độ, từ đó tối ưu hóa hiệu suất và tuân thủ quy định pháp lý trong các dự án quốc tế.

Inside Standard Bank’s multi-model AI bet

Standard Bank lựa chọn nền tảng Amazon Bedrock cho chiến lược AI đa mô hình và ghi nhận lợi nhuận 20% từ các công cụ AI hỗ trợ lập trình.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các công ty hàng đầu như Standard Bank áp dụng AI trong việc tối ưu hóa quy trình phát triển phần mềm, từ đó tìm hiểu về các công cụ mới như Amazon Bedrock và cách chúng có thể cải thiện hiệu suất, giảm thời gian phát triển và mang lại lợi thế cạnh tranh trong công việc.

Automating SOC Alert Triage with Amazon Bedrock Agents

Tận dụng Amazon Bedrock Agents và OpenSearch để xây dựng hệ thống SOC (Security Operations Center) tự động hóa xử lý cảnh báo. Bài viết phân tích kiến trúc, đánh giá mô hình và chia sẻ kinh nghiệm triển khai sản xuất.

Nếu bạn là lập trình viên chuyên về bảo mật mạng và muốn tự động hóa xử lý cảnh báo từ SOC (Security Operations Center) bằng cách kết hợp AI và cloud, bài viết này sẽ hướng dẫn cách xây dựng giải pháp hiệu quả, từ kiến trúc đến tối ưu hóa mô hình và kinh nghiệm thực tế trong sản xuất.

Build Secure AI Chat Applications with BoxLang, RAG, Ollama, and Amazon Bedrock with Dan Card

Bài viết hướng dẫn xây dựng ứng dụng chat AI an toàn bằng BoxLang, RAG, Ollama và Amazon Bedrock. Nội dung tập trung vào tích hợp các công nghệ này để tạo ra giải pháp AI bảo mật.

Lập trình viên nên đọc bài này để tìm hiểu cách xây dựng ứng dụng chat AI an toàn bằng các công nghệ hiện đại như BoxLang, RAG và Bedrock, giúp tối ưu hóa bảo mật, hiệu suất và khả năng mở rộng cho dự án của họ.

Amazon Bedrock expands IAM principal cost allocation to the bedrock-mantle endpoint

Amazon Bedrock bổ sung tính năng phân bổ chi phí theo IAM principal cho endpoint bedrock-mantle, giúp quản lý chi phí chi tiết hơn trên AWS.

Lập trình viên cần hiểu về Amazon Bedrock và cách quản lý chi phí IAM trên endpoint mới bedrock-mantle để tối ưu hóa chi phí sử dụng AI trong ứng dụng của mình, tránh rò rỉ tài nguyên và cải thiện hiệu quả kinh tế khi triển khai mô hình LLMs.

Natural language queries on Oracle Database 26ai: Getting started with Select AI on Amazon RDS for Oracle with Amazon Bedrock

Oracle Database 26ai trên Amazon RDS giới thiệu tính năng Select AI, cho phép truy vấn dữ liệu quan hệ bằng ngôn ngữ tự nhiên nhờ mô hình nền Amazon Bedrock. Hướng dẫn thiết lập bao gồm tạo endpoint VPC, lưu trCredentials IAM trong Oracle, cấu hình DBMS_CLOUD_AI, sinh dữ liệu thử nghiệm và chạy truy vấn bằng cú pháp SELECT AI, cùng bảng khắc phục lỗi ORA phổ biến.

Lập trình viên muốn tự động hóa và tương tác với cơ sở dữ liệu Oracle bằng ngôn ngữ tự nhiên mà không cần viết SQL thủ công nên đọc bài này để khám phá Select AI và Amazon Bedrock.

AWS Weekly Roundup: AWS Heroes Summit, Web Search on Amazon Bedrock, Dogwood, Kiro Crew, and more (August 10, 2026)

AWS tuần này giới thiệu Web Search trên Amazon Bedrock hỗ trợ các model OpenAI (GPT-5.4, GPT-5.5, GPT-5.6) duyệt web trong môi trường AWS bảo mật; Runtime Instances trên Amazon Bedrock AgentCore đã khả dụng chung cho việc thực thi agent AI chuyên dụng; DynamoDB bổ sung native vector search cho truy xuất ngữ nghĩa; AWS Lambda tăng băng thông mạng lên 3.000 Mbps cho các hàm sử dụng nhiều bộ nhớ; AWS Transform ra mắt phiên bản GA để tự động hóa khắc phục technical debt. Ngoài ra, AWS công bố Dogwood (ngôn ngữ quản trị agent AI) và Agent Plugins (tiêu chuẩn mở cho các extension agent), trong khi Kiro Crew giới thiệu workflow cộng tác đa agent trong Kiro IDE.

Lập trình viên AI và cloud nên đọc để cập nhật những tiến bộ mới nhất về tích hợp AI tiên tiến như Web Search trên Bedrock, AgentCore với DynamoDB vector search, và các công cụ mở rộng như Dogwood và Agent Plugins, giúp tối ưu hóa ứng dụng AI của mình với các tính năng mới nhất.

Runtime instances: persistent compute for production AI agents on Amazon Bedrock AgentCore

Amazon Bedrock AgentCore bổ sung runtime instances, cung cấp phiên tính toán bền vững (lên đến 14 ngày) trên EC2, hỗ trợ GPU, chia sẻ file hệ thống, tạm dừng/tiếp tục phiên, và chạy nhiều agent trên cùng host. Tính năng này tương thích với Python 3.11–3.14, container, các framework phổ biến như CrewAI hay LangGraph, và có giá theo tiêu chuẩn EC2 kèm phí quản lý AgentCore.

Nếu bạn đang phát triển các ứng dụng AI sản phẩm với các agent hoạt động liên tục và yêu cầu tính bền vững, GPU hoặc giao tiếp đồng bộ giữa nhiều agent, thì runtime instances của Amazon Bedrock sẽ giúp tối ưu hóa hiệu suất và chi phí cho các giải pháp sản phẩm phức tạp mà không cần quản lý hạ tầng thủ công.

How Amazon Finance streamlines regulatory inquiries by using generative AI on AWS

Đội FinTech của Amazon xây dựng hệ thống tự động xử lý truy vấn quy định trên AWS bằng Amazon Bedrock, RAG với Knowledge Bases, và OpenSearch Serverless để lưu trữ vector. Hệ thống hỗ trợ đa định dạng tài liệu, giao diện chat thời gian thực bằng Claude Sonnet 4.5, quản lý trạng thái hội thoại trên DynamoDB, và mở rộng truy vấn bằng Claude 3.5 Haiku.

Nếu bạn là lập trình viên chuyên về hệ thống xử lý dữ liệu pháp lý hoặc FinTech, bài viết này sẽ giúp bạn hiểu cách áp dụng AI sinh tạo và vector storage hiệu quả để tự động hóa xử lý yêu cầu tuân thủ quy định, từ đó tối ưu hóa hiệu suất và giảm thiểu lỗi trong ứng dụng thực tế.

Amazon DynamoDB now supports real-time vector search

Amazon DynamoDB vừa bổ sung tính năng tìm kiếm vector theo thời gian thực, cho phép truy vấn dữ liệu dạng vector nhanh chóng.

Lập trình viên cần đọc bài này để khám phá cách DynamoDB hiện đã hỗ trợ tìm kiếm vector thực thời, giúp tối ưu hóa ứng dụng AI/ML với việc lưu trữ và truy vấn dữ liệu vector hiệu quả hơn, đặc biệt trong các trường hợp xử lý dữ liệu phức tạp như recommendation systems, search engines, hoặc phân tích dữ liệu hình ảnh/nghe.