AWS 发布 Java 自主 AI Agent 实战教程
先了解这件事
AWS ML Blog 发布教程，演示 Java 团队如何结合 Spring AI 与 Amazon Bedrock AgentCore 构建能够自主规划、调用工具并维持上下文的 AI Agent，从原型推进到生产部署。示例包括单 Agent 旅行助手和多 Agent 文档处理系统，覆盖 AgentCore Runtime、短期与长期记忆、规则引擎、Guardrails、可观测性及 Terraform 部署。 教程要求使用 JDK 21、Spring Boot 4.1、Spring AI 2.0 和 ARM64/Graviton 容器镜像，并以模块化 Terraform 配置基础设施、遵循最小权限 IAM。示例已使用 Amazon Bedrock 上的 Anthropic Claude Sonnet 4.5 验证，但输出属尽力而为，模型偶尔可能不符合预期格式。AgentCore Runtime 可缩容至零并按调用计费，空闲 Agent 成本接近于零；主要变量成本是 Bedrock Token 用量，另包括少量 CloudWatch 与 ECR 存储费用。
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报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- AGI HuntAWS 实战教程：用 Spring AI 与 Amazon Bedrock 构建生产级 Java AI Agent
AWS ML Blog 发布工程教程，演示 Java 团队如何使用 Spring AI 与 Amazon Bedrock AgentCore 将自主 Agent 从原型推进到生产环境。
- AWS Machine Learning Blog使用 Spring AI 和 Amazon Bedrock 构建自主 AI 智能体
本文演示如何使用 Spring AI 和 Amazon Bedrock 构建可自主规划、调用工具并维持上下文的 AI 智能体。示例包含单智能体旅行助手和多智能体文档处理系统，并覆盖 AgentCore runtime、短期与长期记忆、规则引擎、Guardrails、可观测性及 Terraform 部署。
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