#amazon-bedrock

Announcing Web Answer on Amazon Bedrock AgentCore

Discover more about what's new at AWS with Announcing Web Answer on Amazon Bedrock AgentCore

Amazon Bedrock now supports reasoning summaries for OpenAI models

Amazon Bedrock mới tích hợp tính năng reasoning summaries cho các model OpenAI. Tính năng này cho phép hệ thống tự động tóm tắt và phân tích thông tin phức tạp, giúp tăng hiệu suất xử lý. Việc hỗ trợ reasoning summaries giúp giảm thiểu lỗi hiểu ngữ cảnh từ các model như GPT-4 và Claude. Lập trình viên nên cân nhắc sử dụng để tối ưu hóa chi phí và thời gian xử lý dữ liệu.

Tìm hiểu khả năng tổng hợp lập luận mới của Amazon Bedrock cho mô hình OpenAI sẽ giúp bạn tối ưu hóa quy trình làm việc AI.

AWS Weekly Roundup: Amazon Bedrock Managed Agents powered by OpenAI, Q3 service availability updates, Kiro workflows, and more (October 5, 2026)

AWS vừa ra mắt public preview cho Amazon Bedrock Managed Agents sử dụng công nghệ của OpenAI cùng thêm 4 mô hình frontier mới vào Bedrock: GPT-6.1 Sol, GPT-6 Astra UltraFast, Claude Sonnet 5.5 và Grok 4.7. Việc triển khai AWS Well-Architected Agent preview cùng với khả năng truy vấn Iceberg/Parquet data trên Aurora PostgreSQL và hỗ trợ đầy đủ Iceberg V3 data types trên S3 Tables đang mở ra nhiều hướng phát triển mới. Kiro workflows và Strands Decider được giới thiệu như công cụ mới giúp tối ưu hóa quy trình làm việc trên AWS platform. Nhiều dịch vụ AWS sẽ chuyển sang giai đoạn maintenance, sunset hoặc end of support trong quý này, đòi hỏi người dùng cần cập nhật kiến thức quản lý tài nguyên đám mây của mình.

Lập trình viên nên đọc bài này vì nó cập nhật những tính năng mới và cập nhật dịch vụ AWS quan trọng giúp tối ưu hóa công việc và nắm bắt xu hướng công nghệ mới nhất.

AWS says almost 90% of Amazon’s early AI agent prototypes never shipped

Bối cảnh của Amazon cho thấy phần lớn dự án AI agent thất bại khi lên sản phẩm, với gần 90% prototype không được triển khai. Nguyên nhân kỹ thuật có thể nằm ở việc thiếu metric đo lường hiệu quả, khi chỉ 7% công ty có thể đo lường ROI của agent. Hệ quả là lãng phí tài nguyên và thời gian đầu tư vào các giải pháp không phù hợp. Điều đáng học là cần có framework đánh giá kỹ lưỡng trước khi triển khai, tập trung vào các metric định lượng rõ ràng như ROI, latency và accuracy.

Bài viết cảnh báo rằng phần lớn các nguyên mẫu AI agent không bao giờ được đưa vào sản xuất, giúp lập trình viên hiểu rõ những thách thức thực tế khi phát triển AI agent.

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.

Building an E-commerce AI Agent with AWS Serverless: Security, Privacy, and Observability (6/7)

Protect a public AI agent with authentication, rate limits, guardrails, GDPR-aware data handling, and OpenTelemetry tracing.

Daybreak Red from OpenAI now available to eligible customers on Amazon Bedrock in AWS GovCloud (US-East)

Discover more about what's new at AWS with Daybreak Red from OpenAI now available to eligible customers on Amazon Bedrock in AWS GovCloud (US-East)

The New York Times cut Oracle migration time from 18 to 5 months

The New York Times migrated its PLATO subscription revenue engine from Oracle to Amazon Aurora PostgreSQL in about 5 months instead of an estimated 18. The team used an AI-agent-native approach built on Amazon Bedrock with Claude Opus 4.6, paired with AWS DMS Schema Conversion, to remediate embedded Oracle SQL across roughly 6 million lines of code in Java, Python, Go, Groovy and shell scripts. The initial scan found about 110,000 conversion items across three schemas. At go-live the system sustained 18,500 requests per second with zero revenue impact and 100% row-level data accuracy. NYT is now applying the same pattern to three more Oracle workloads.

How We Gave AI Agents the Keys to Production and Still Sleep at Night

monday.com built a shared platform that lets LLM agents read and propose changes to production infrastructure like Terraform and Helm. Agents run in a loop calling wrapped tools, with every call checked against a policy dispatcher. An independent risk classifier, a separate Bedrock call with no access to the agent's own reasoning, scores each change from the raw diff and plan output. After one quarter, about 50% of an average 1,688 monthly Infra tickets were resolved without human escalation, across 7 agents serving 6 Infra teams.

We’ve Enhanced the AI Data Plane, Again: Less to Manage, More ROI for Your Agents

Couchbase vừa nâng cấp AI Data Plane với Agent Memory và MCP Server được quản lý, cùng tích hợp Amazon Bedrock models có semantic caching. Giải pháp này giúp giảm 40% khối lượng công việc quản lý hạ tầng cho các agent AI. Sự cải tiến này mang lại ROI cao hơn nhờ tối ưu hóa tài nguyên và giảm độ trễ xử lý. Bạn nên đọc bài gốc để hiểu cách triển khai cụ thể và xem bảng benchmark hiệu năng so với phiên bản trước.

Bài viết này giúp lập trình viên tối ưu hóa hiệu suất và giảm độ phức tạp khi triển khai AI agents.

Web Search on Amazon Bedrock AgentCore expands to AWS GovCloud and 3 Regions

Discover more about what's new at AWS with Web Search on Amazon Bedrock AgentCore expands to AWS GovCloud and 3 Regions

Build long-horizon agents with Grok 4.7 on Amazon Bedrock

Grok 4.7 is now available on Amazon Bedrock via cross-Region inference profiles, with a 500K token context window and a configurable reasoning effort setting (low, medium, high, xhigh). A tool-calling agent built on Grok 4.7 was tested on three search-style reasoning tasks (fault diagnosis, maintenance scheduling, migration budgeting) across all four effort levels, totaling 72 runs. The agent answered 67 of 72 correctly, with xhigh achieving a perfect 18/18 while low answered 15/18 using roughly one-eighth of the output tokens. Tool call counts stayed flat across effort levels, meaning effort changes how much the model reasons rather than how much it explores. Practical guidance covers setting effort per request, monitoring output token volume as a production signal, and operational concerns like retries, cost tiering, and routing profile choice.

DTX + UCX 2026: Ingram Micro on Unlocking AI and Cloud Without Losing Control

Trước triển lãm DTX + UCX London 2026, Ingram Micro sẽ trình diễn các giải pháp AI, cloud và bảo mật bao gồm AWS Quick, Claude qua Amazon Bedrock, tối ưu hóa cloud theo hướng FinOps và đánh giá bảo mật AWS. Sự kiện tập trung vào việc khai thác giá trị của AI và cloud trong khi vẫn kiểm soát chi phí, bảo mật và quản trị. Thách thức chính đối với đối tác kênh là tăng cường áp dụng AI sinh tạo và nhu cầu ngày càng cao về dịch vụ bảo mật mạng cùng FinOps. Đây là cơ hội để các lập trình viên cập nhật kiến thức về các công cụ AWS Quick và Claude trên nền tảng Amazon Bedrock, cũng như hiểu rõ cách triển khai mô hình FinOps trong thực tế.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách triển khai hiệu quả AI và cloud trên nền tảng AWS mà vẫn kiểm soát được chi phí, bảo mật và quản trị.

One Platform for Every AI Agent at Halodoc

Halodoc đã triển khai một nền tảng thống nhất để quản lý các AI agent HILDA, Mercia và AIDA, giải quyết vấn đề phân mảnh hệ thống trước đây. Giải pháp kỹ thuật sử dụng microservices, Kubernetes và StatefulSet để tạo một orchestration layer có khả năng scaling linh hoạt mà không làm gián đoạn các phiên session đang hoạt động. Hệ quả là giảm 60% thời gian response time và tăng 40% tỷ lệ accurate predictions nhờ các shared guardrails đồng bộ. Bài viết đáng học hỏi ở cách thiết kế stateless session management và integration patterns giữa các agent với nhau.

Halodoc đã tạo ra một nền tảng thống nhất để quản lý tất cả các tác nhân AI giúp đơn giản hóa phát triển và tăng cường bảo mật.

How MUFG Bank aims to cut flowchart work by up to 90% with ontology-grounded AI on Amazon Neptune and Amazon Bedrock

MUFG Bank đã xây dựng ứng dụng AI Flowchart tùy chỉnh kết hợp ontology và knowledge graph trên Amazon Neptune và Amazon Bedrock để giải quyết vấn đề hallucination của LLM nguyên bản. Hệ thống mô hình hóa khái niệm kinh doanh dưới dạng RDF/OWL triples, lưu instance quy trình cấp chi nhánh trong Neptune, và sử dụng HermiT reasoner cùng Strands Agents để hạn chế và định hướng sinh flowchart. Kết quả cắt giảm 90% công tác phát triển hệ thống (từ 11 ngày xuống còn 1 ngày), giảm 95% thời gian tạo flowchart và rút ngắn so sánh/chỉnh sửa từ ngày xuống phút. Ngân hàng đang mở rộng pattern này cho tạo test-case UAT, tài liệu yêu cầu, chuyển giao kiến thức và thẩm định M&A.

MUFG Bank cắt giảm 90% công việc lập luồng bằng cách sử dụng AI được nền tảng bởi đồ tri thức và ontologies trên Amazon Neptune và Amazon Bedrock.

How Amazon Bedrock Helped Me Make My RAG Better

Tác giả đã cải thiện điểm đánh giá retrieval system trong tám tháng. Khi thử nghiệm với Amazon Bedrock Knowledge, hệ thống RAG hoạt động kém hơn đáng kể dù trước đó mỗi thay đổi đều cải thiện hiệu suất. Nguyên nhân kỹ thuật là do Bedrock Knowledge xử lý context window khác biệt với các embedding model truyền thống, dẫn đến truy vấn không chính xác. Bài viết cho thấy việc đánh giá system cần phải toàn diện thay vì chỉ dựa vào benchmark đơn thuần. Điều đáng học là cần kiểm tra lại cơ chế retrieval khi chuyển đổi sang platform mới, đặc biệt với các system phụ thuộc vào context window.

Bài viết chia sẻ kinh nghiệm thực tế về việc cải thiện hệ thống retrieval thông qua Amazon Bedrock Knowledge.

When LLMs Analyze and Decision Engines Decide: AWS Bedrock + Jev

Bối cảnh: Người dùng đang thử nghiệm Jev, một công cụ có khả năng ra quyết định có cấu trúc, và tò mò về việc nó có thể bổ sung cho Large Language Model (LLM) như AWS Bedrock không. Nguyên nhân kỹ thuật: Jev cung cấp khả năng ra quyết định có cấu trúc trong khi AWS Bedrock tập trung vào xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân tích văn bản. Hệ quả: Sự kết hợp này có thể tạo ra hệ thống mạnh hơn, nơi Bedrock xử lý dữ liệu ngôn ngữ và Jev đưa ra quyết định dựa trên quy tắc rõ ràng. Điều đáng học: Việc kết hợp công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên với engine ra quyết định có cấu trúc như Jev có thể giải quyết được hạn chế về tính nhất quán và tính khả thi của quyết định khi chỉ dùng LLM.

Bài viết này giải thích cách kết hợp khả năng ra quyết định có cấu trúc của Jev với sức mạnh phân tích của AWS Bedrock để tối ưu hóa hệ thống AI.

Redis expands strategic collaboration agreement with AWS to accelerate real-time data and AI apps

Redis mở rộng hợp tác chiến lược với AWS để tăng tốc ứng dụng dữ liệu thời gian thực và AI. Đây là mối quan hệ hợp tác giữa Redis - cơ sở dữ liệu in-memory phổ biến với tốc độ xử lý lên đến 1 triệu lệnh mỗi giây, và AWS - nền tảng cloud cung cấp dịch vụ Amazon MemoryDB for Redis. Hệ quả là các lập trình viên có thể xây dựng các ứng dụng siêu tốc với độ trễ thấp hơn đáng kể. Điều đáng học ở đây là cách hai công ty lớn hợp tác để tối ưu hóa hiệu suất cho các giải pháp AI và xử lý dữ liệu thời gian thực.

Bài viết này giúp lập trình viên tận dụng sức mạnh của Redis để xây dựng ứng dụng thực thời và AI tốc độ cao trên nền tảng AWS.

Claude Sonnet 5.5 now available on AWS

Claude Sonnet 5.5 đã được tích hợp vào AWS, mang đến model AI mới nhất của Anthropic cho nền tảng điện toán đám mây. Với khả năng xử lý 200K token context, Sonnet 5.5 cải thiện đáng kể hiệu suất trong các tác vụ phân tích văn bản dài và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Việc ra mắt này cho thấy Anthropic đang đẩy mạnh hợp tác với các cloud provider lớn để mở rộng tiếp cận thị trường AI. Lập trình viên nên cân nhắc sử dụng model này trên AWS cho các ứng dụng yêu cầu khả năng xử lý ngôn ngữ phức tạp với chi phí hợp lý.

Lập trình viên nên đọc bài này để cập nhật tính năng mới của Claude Sonnet 5.5 trên AWS và cải thiện hiệu suất công việc.

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.