Amazon Bedrock AgentCore新增品質評估與政策控制 為企業AI應用建立安全防線 AI代理（AI Agent）正在改變企業與客戶互動的方式。從自動化客戶服務到智能業務助理，這些能夠自主執行任務的AI系統為企業帶來前所未有的效率提升。然而，隨著AI代理在關鍵業務流程中扮演越來越重要的角色，一個核心問題浮現：企業如何確保這些AI代理的輸出品質和行為符合預期？如何防止AI代理做出不當決策或提供錯誤資訊？亞馬遜雲端服務（AWS）針對這些關鍵挑戰，為Amazon Bedrock AgentCore推出品質評估和政策控制功能，為企業部署可信賴的AI代理建立堅實基礎。 AI代理部署的信任危機 企業對AI代理的採用正在快速增長，但同時也面臨著嚴峻的信任挑戰。不同於傳統的軟體系統，AI代理具有一定程度的自主性，能夠根據情境做出判斷和決策。這種靈活性雖然帶來強大的能力，但也意味著其行為較難預測和控制。實際案例顯示，未經充分測試和控制的AI代理可能產生各種問題，從提供不準確資訊到違反企業政策，都可能對業務造成負面影響。 品質評估的多維度方法...

企業數據資產的規模和複雜度正以前所未有的速度增長。從客戶交易記錄到產品分析報告，從機器學習模型到實驗數據集，現代企業擁有的數據資產種類繁多且分散在不同系統中。如何有效管理、發現和利用這些寶貴的數據資產，已成為企業數位轉型成功的關鍵因素。亞馬遜雲端服務（AWS）近日為Amazon SageMaker Catalog推出全新的商業元數據功能，為企業提供強大的數據資產發現和治理能力，徹底改變組織管理和利用數據的方式。 數據資產管理的現實挑戰 大型企業通常擁有數千甚至數萬個數據集、模型和分析報告，這些資產分散在不同部門、不同系統、不同地理位置。數據科學家和分析師經常面臨「數據在哪裡」的困擾，花費大量時間搜尋相關數據，而非專注於分析和洞察的產生。這種資訊孤島現象不僅降低工作效率，也阻礙了跨部門協作和知識共享。 數據品質和可信度的評估是另一個重大挑戰。在缺乏統一元數據管理的環境下，使用者難以了解數據的來源、更新頻率、品質狀況、使用限制等關鍵資訊。這種不確定性導致決策者對數據分析結果缺乏信心，影響數據驅動決策的效果。 合規性和治理要求的日益嚴格也對數據管理提出

AI驅動的主動防護 在開發階段就消除安全漏洞 軟體安全漏洞往往在應用程式上線後才被發現，此時修復成本高昂，可能已經造成損失。產業研究顯示，在開發階段修復安全問題的成本，僅為生產環境修復的十分之一。然而，許多開發團隊缺乏安全專業知識，難以在編碼階段識別潛在風險。亞馬遜雲端服務（AWS）推出的Security Agent，利用人工智能技術在軟體開發的每個階段提供主動的安全指導，從架構設計、程式碼撰寫到部署配置，全程協助開發者建立安全的應用程式。這種「左移」的安全策略，讓安全成為開發流程的自然組成部分，而非事後的補救措施。 傳統安全方法的局限 在傳統的軟體開發流程中，安全往往是最後才考慮的環節。開發團隊專注於功能實現和效能優化，將安全測試留到開發週期的後期。這種方法存在多個問題。首先，當安全漏洞在測試階段被發現時，修復可能需要重構大量程式碼，延誤專案進度。其次，某些安全問題源於架構設計，在實作階段才發現時已經難以根本性解決。第三，開發者通常不是安全專家，可能無意中引入常見的安全漏洞，如SQL注入、跨站腳本攻擊等。第四，安全團隊與開發團隊之間的溝通障礙，

新增統一數據管理與分析功能 打破資訊孤島提升企業洞察能力 現代企業的IT環境日益複雜，從應用程式效能監控、基礎設施管理，到資安威脅偵測、合規性稽核，各個領域都產生大量的日誌和指標數據。然而，這些數據往往分散在不同的系統和工具中，形成資訊孤島。當營運團隊需要排查問題時，資安團隊在調查異常活動時，或合規團隊在準備稽核報告時，都需要在多個平台之間切換，拼湊完整的資訊圖像。這不僅降低了工作效率，更可能因為資訊不完整而錯失關鍵洞察。亞馬遜雲端服務（AWS）針對這個痛點，為Amazon CloudWatch推出統一數據管理與分析功能，讓企業能夠在單一平台上整合、查詢和分析所有營運、資安和合規相關的數據。 資訊孤島的代價 在傳統的IT管理模式中，不同職能團隊使用不同的工具。營運團隊使用監控工具追蹤系統效能，資安團隊使用SIEM系統分析安全事件，合規團隊使用稽核工具檢查政策遵循情況。這種分散的架構帶來多重問題。首先是效率問題。當發生跨領域的問題時，例如效能下降可能是由安全攻擊引起，團隊需要在多個系統間切換，手動關聯不同來源的數據，耗費大量時間。其次是成本問題。維

Amazon Bedrock新增強化微調技術 助企業打造更智能精準的AI應用 在人工智能技術快速發展的今天，如何讓AI模型更準確地理解和回應特定業務需求，成為企業數位轉型的關鍵挑戰。亞馬遜雲端服務（AWS）近日宣布，在其Amazon Bedrock平台上推出強化微調（Reinforcement Fine-tuning）功能，為企業提供了一個更簡單、更有效的AI模型優化方案。這項創新技術透過強化學習方法，讓開發者能夠在不需要深厚機器學習專業知識的情況下，輕鬆打造出更智能、更準確的AI模型，為各行各業的AI應用開啟新的可能性。 傳統AI微調面臨的挑戰 傳統的AI模型微調方式主要依賴監督式學習（Supervised Learning），這種方法需要大量經過人工標註的訓練數據。企業必須投入大量時間和人力，對數據進行精確標註，才能訓練出符合特定需求的模型。然而，這個過程不僅成本高昂，而且耗時費力，往往需要數週甚至數月才能完成一個模型的微調工作。 此外，監督式學習還存在另一個問題：模型的表現高度依賴訓練數據的質量。如果標註數據存在偏差或不夠全面，模型的準確度

提升規模與效能 為生成式AI和機器學習提供高效向量搜尋能力 生成式AI的興起帶動了向量嵌入（Vector Embeddings）技術的廣泛應用。從智能搜尋、推薦系統到檢索增強生成（RAG），向量嵌入已成為現代AI應用的核心技術。然而，隨著應用規模的擴大，如何高效地儲存和搜尋數十億甚至數兆個向量，成為企業面臨的重大挑戰。傳統的向量資料庫雖然提供了搜尋能力，但在規模、成本和管理複雜度方面都存在限制。亞馬遜雲端服務（AWS）針對這個需求，正式推出Amazon S3 Vectors服務，將向量儲存和搜尋能力直接整合到S3物件儲存中，為企業提供了一個可擴展、高效能且成本優化的向量管理解決方案。 向量嵌入的重要性 向量嵌入是將文字、圖片、音訊等非結構化數據轉換為數值向量的技術。這些向量捕捉了數據的語義特徵，使得電腦能夠理解和比較不同內容的相似性。在生成式AI應用中，向量嵌入扮演關鍵角色。例如，在RAG系統中，用戶的問題被轉換為向量，系統搜尋相似的向量找到相關文件，然後將這些文件作為上下文提供給大型語言模型生成答案。在推薦系統中，商品和用戶偏好都被表示為向量，

正式版推出進階功能 協助企業更有效管理雲端安全態勢 資安團隊每天面對數以千計的安全告警，從配置錯誤、漏洞偵測到異常活動，各種警報不斷湧入。然而，並非所有告警都同等重要。在這片告警的海洋中，如何快速識別真正需要立即處理的關鍵風險，成為資安團隊的重大挑戰。延遲處理高風險問題可能導致嚴重後果，但過度關注低風險告警又會浪費寶貴資源。亞馬遜雲端服務（AWS）正式推出的AWS Security Hub新版本，透過近即時分析和智能風險優先排序功能，幫助企業在告警洪流中快速聚焦最重要的安全問題，提升整體安全管理效率。 安全告警過載的困境 現代雲端環境的複雜性導致安全告警數量激增。企業使用多種安全工具監控不同層面，從網路流量分析、身份存取管理到漏洞掃描，每個工具都會產生大量告警。一個中型企業可能每天收到數千條安全告警，大型企業的數量更是驚人。資安團隊面臨的挑戰是，如何在有限的時間和人力下，有效處理這些告警。傳統的方法是按時間順序處理，或依賴分析師的經驗判斷。然而，這種方法效率低下，可能錯過關鍵的安全威脅。更糟的是，持續的告警轟炸導致分析師疲勞，降低了對真正威脅的警

企業數位轉型的過程中，網域名稱系統（DNS）扮演著關鍵角色。每當使用者輸入網址或應用程式發出請求時，DNS就像網際網路的電話簿，將人類可讀的網域名稱轉換為機器可識別的IP位址。然而，隨著企業規模擴大、應用程式分散在多個雲端環境和地區，傳統DNS架構面臨著效能、安全性和管理複雜度的多重挑戰。亞馬遜雲端服務（AWS）近日宣布推出Amazon Route 53 Global Resolver預覽版，為企業提供全新的DNS解析方案。 傳統DNS架構的困境與挑戰 在現代企業IT環境中，DNS解析需求日益複雜。許多企業採用混合雲架構，應用程式分散在AWS雲端、本地資料中心以及其他雲端平台。這種分散式架構帶來了多項挑戰：首先是效能問題，當DNS查詢需要跨越多個網路邊界時，延遲時間會顯著增加；其次是安全性考量，DNS查詢可能暴露企業內部網路結構，成為潛在的安全漏洞；最後是管理複雜度，企業需要在不同環境中維護多套DNS基礎設施，增加營運成本和出錯風險。 傳統的解決方案通常需要企業在每個AWS區域部署DNS轉發器，這不僅增加基礎設施成本，也帶來額外的維護負擔。當企業

降低大型模型訓練門檻 開放企業自主開發頂級AI能力 頂級AI模型的開發一直是科技巨頭的專利。訓練一個前沿大型語言模型需要數千個GPU、數百萬美元的投資，以及深厚的機器學習專業知識。這讓絕大多數企業只能選擇使用現成的商業模型，無法根據特定需求深度客製化。然而，通用模型往往無法完全滿足特定產業或應用的獨特需求。亞馬遜雲端服務（AWS）推出的Amazon Nova Forge，打破了這個障礙。這個創新平台讓企業能夠基於Nova模型家族，訓練出屬於自己的前沿級AI模型，在保持頂級能力的同時，深度適應特定領域的需求。 前沿模型訓練的挑戰 訓練前沿級AI模型是一項極其複雜和昂貴的工程。技術挑戰包括設計高效的模型架構、準備和清理海量訓練數據、優化分散式訓練流程、調整數千個超參數等。基礎設施挑戰同樣艱鉅，需要協調數千個GPU的運算，管理PB級的數據傳輸，確保訓練過程的穩定性。成本方面，一次完整的訓練可能需要數百萬美元，失敗的實驗會造成巨大浪費。人才方面，需要同時具備深度學習、分散式系統、高效能運算等多方面專業知識的團隊。這些障礙讓大多數企業望而卻步，只能依賴少數

人工智慧應用的多樣化需求正在重塑企業對雲端服務的期待。從即時客服聊天機器人到大規模文件分析，不同的AI工作負載對效能、延遲和成本有著截然不同的要求。企業面臨的挑戰是如何在確保應用效能的同時，有效控制AI服務的成本支出。一刀切的服務模式已無法滿足這種多元化需求，企業迫切需要更靈活、更精準的服務選項。亞馬遜雲端服務（AWS）推出Amazon Bedrock全新服務層級功能，為企業提供多層次的效能和成本選擇，實現AI工作負載與服務成本的最佳匹配。 AI工作負載的差異化需求分析 現代企業的AI應用場景呈現出極大的多樣性，每種應用對服務品質的要求各不相同。即時對話系統需要毫秒級的回應速度，確保使用者體驗的流暢性；批次文件處理任務則更注重吞吐量和成本效益，對延遲的容忍度較高；創意內容生成應用介於兩者之間，需要在品質和速度間找到平衡點。 傳統的統一服務模式無法有效應對這種差異化需求。企業要麼為所有工作負載選擇高效能服務，導致成本過高；要麼選擇經濟型服務，犧牲關鍵應用的效能表現。這種兩難困境限制了AI技術在企業中的廣泛應用和深度整合。 成本預測和控制的複雜性也是

Amazon SageMaker無伺服器客製化功能 讓AI開發更快速更經濟 在企業數位轉型的浪潮中，人工智能技術扮演著越來越重要的角色。然而，傳統的AI模型開發和部署過程往往需要大量的基礎設施投資和專業技術人才，這對許多企業來說是一個巨大的挑戰。亞馬遜雲端服務（AWS）近日宣布，在其Amazon SageMaker AI平台上推出無伺服器客製化（Serverless Customization）功能，徹底改變了企業進行AI模型微調的方式。這項創新服務讓企業能夠在完全不需要管理基礎設施的情況下，快速完成AI模型的客製化和部署，大幅降低了AI應用的技術門檻和成本。 傳統AI開發模式的痛點 在傳統的AI模型開發流程中，企業面臨著多重挑戰。首先是基礎設施的配置和管理問題。企業需要根據模型訓練的需求，選擇合適的運算資源，包括CPU、GPU或專用的AI加速器。這個過程不僅需要專業的技術知識，還需要花費大量時間進行環境配置、軟體安裝和參數調整。對於許多企業來說，光是建立一個可用的訓練環境，就可能需要數天甚至數週的時間。 其次是資源利用效率的問題。傳統模式下，企

開源工具與雲端平台深度整合 簡化機器學習工作流程管理 機器學習專案的成功往往需要數百次甚至數千次的實驗。調整超參數、嘗試不同的模型架構、測試各種特徵工程方法，每次實驗都產生大量的數據和結果。如何有效追蹤這些實驗、比較不同版本的效能、重現成功的結果，是數據科學團隊面臨的重大挑戰。許多團隊使用試算表或筆記本手動記錄實驗，這不僅效率低下，也容易出錯。亞馬遜雲端服務（AWS）將開源的MLflow實驗追蹤工具整合到Amazon SageMaker AI平台中，並提供無伺服器的託管服務，讓數據科學團隊能夠輕鬆管理機器學習實驗的完整生命週期，加速AI開發進程。 機器學習實驗管理的痛點 在機器學習開發過程中，實驗管理是一個常被忽視但至關重要的環節。數據科學家需要追蹤每次實驗使用的數據集版本、模型架構、超參數設定、訓練過程的指標變化，以及最終的模型效能。當團隊規模擴大，多人同時進行實驗時，協作和知識共享變得更加困難。一個常見的場景是，某位數據科學家獲得了很好的實驗結果，但幾週後想要重現時，卻發現記不清當時使用的確切配置。或者團隊成員各自進行類似的實驗，卻因為缺乏有

Amazon SageMaker HyperPod新增免檢查點與彈性訓練功能 重新定義大規模AI模型開發 在人工智能技術快速發展的今天，訓練大型AI模型已成為企業創新的關鍵環節。然而，傳統的模型訓練方式面臨著諸多挑戰，包括訓練中斷導致的時間浪費、資源利用效率低下、以及高昂的運算成本。亞馬遜雲端服務（AWS）近日宣布，在其Amazon SageMaker HyperPod平台上推出兩項突破性功能：免檢查點訓練（Checkpointless Training）和彈性訓練（Elastic Training）。這兩項創新技術從根本上改變了大規模AI模型的訓練方式，讓企業能夠以更高的效率、更低的成本，完成複雜AI模型的開發工作。 傳統AI訓練面臨的困境 在傳統的AI模型訓練過程中，檢查點（Checkpoint）機制扮演著至關重要的角色。所謂檢查點，就是在訓練過程中定期保存模型的狀態，以便在訓練中斷時能夠從最近的檢查點恢復，而不需要從頭開始。然而，這個看似必要的機制，實際上帶來了許多問題。 首先是時間成本的問題。在訓練大型語言模型或深度學習模型時，每次保存檢

模型選擇更自由、數據融合更深入　企業 AI 能力全面提速 AWS 在 re:Invent 2025 主題演講中宣布 Amazon Bedrock 與 Nova 系列的重大升級，進一步強化企業在生成式 AI 與推理領域的選擇自由與成本效益。行政總裁 Matt Garman 表示，AI 的真正競爭力，不僅來自強大的算力，更在於「模型的靈活性與數據的專屬性」。 Amazon Bedrock 全面升級：企業生成式 AI 的新標準 Amazon Bedrock 作為 AWS 的核心推理平台，今年進行了規模前所未有的升級。這項服務讓企業能快速從原型開發走向生產部署，並以統一介面存取各類型生成式 AI 模型。 AWS 公布的最新數據顯示，Bedrock 用戶數量  同比增長一倍以上 ，目前已有  逾 10 萬家企業  在使用，超過  50 個客戶  的 Token 處理量已突破  一兆 。 Bedrock 的最大特色在於延續 AWS 的理念—— 「Choice Matters」 。平台提供多樣模型選擇，方便企業根據場景需求選擇最理想的人工智能基礎模型。 加

從運算核心到私有AI區域　AWS重塑全球AI生產力版圖 在今年 AWS re:Invent 的主題演講中，行政總裁 Matt Garman 率先從 AI 基礎設施切入，勾勒企業級人工智能的下一階段：從晶片、伺服器到私有雲部署，AWS 正以全新形態的算力體系，為全球客戶開啟 AI 模型訓練與推理的新紀元。 Trainium3 UltraServers 問世：性能與能效同步躍升 AWS 發佈最新一代 Amazon Trainium3 UltraServers ，標誌 AI 算力正式進入 3 納米世代。這款伺服器搭載高達 144 顆定制化 AI 晶片，具備驚人的  362 PFLOPS FP8 運算能力 ，比前一代 Trainium2 系列在能效、頻寬及輸出能力上均有重大突破： 運算效能提升  4.4 倍 記憶體頻寬增強  3.9 倍 每兆瓦處理 Token 數量上升至 5 倍以上 在實際應用上，Trainium3 為訓練大型語言模型提供最佳效能。測試顯示，運行 OpenAI GPT-OSS-120B 模型時的能源效率，遙遙領先上一代平台。 Gar

代碼自動生成、安全強化與運維自愈　三位一體定義企業 AI 新生產力 在 2025 AWS re:Invent 大會第二天的壓軸環節，行政總裁 Matt Garman 隆重宣布三大「前沿 Agent」正式亮相。這三款具革命性意義的智能代理 —— Kiro Autonomous Agent 、 Amazon Security Agent 及  Amazon DevOps Agent ，標誌着企業級生成式 AI 正從輔助層邁向 自主運算時代 。 Garman 表示：「改變每個行業的最大機遇，就是 Agent。因為它們不僅懂思考，更能主動行動。」 Kiro Autonomous Agent：變革軟件開發工作流 Kiro Autonomous Agent 重新定義開發團隊與代碼的互動方式。這個 Agent 能理解大型代碼庫脈絡，自主推理、生成與測試代碼，並與開發工具（如 Jira、GitHub、Slack）深度整合。 過往開發人員需在多個微服務庫中手動修改代碼、開啟拉取請求（pull request）、再逐一審查與測試。而在 Kiro 框架下，開發者

四大核心亮點揭示企業級 Agentic AI 新時代 香港時間 12 月 3 日凌晨，AWS re:Invent 全球年度大會踏入第二天。AWS 行政總裁  Matt Garman 登台發表重磅主題演講，題為《AWS 如何重塑雲端技術未來》，全面揭示雲端與 AI 的融合方向，並定義建構 AI Agent 的四大核心要素 —— AI 基礎設施、推理系統、數據以及建構工具 。 這場長達一小時的演說不僅是一場技術展示，更是 AWS 在生成式 AI 時代的戰略宣言。Garman 同場隆重發佈  Amazon Nova2 系列基礎模型 及三大「 前沿 Agent 」： Kiro Autonomous Agent 、 Amazon Security Agent 及  Amazon DevOps Agent ，並宣佈  25 項雲端核心服務重大創新 。AWS 以此形成從晶片到模型、從平台到應用的全棧整合優勢，標誌着 Agentic AI 進入生產力落地的關鍵階段。 四大核心要素：AI Agent 的技術基石 Garman 開場即提到，「AI Agent.

隨著企業數碼轉型及生成式 AI 應用普及，Amazon 最新推出 Amazon Quick Suite，目標是成為用戶「Agentic AI 智能拍檔」，將研究、商業智能（BI）、流程自動化等多項功能整合於單一工作平台，助你輕鬆查找答案、分析數據，甚至自動執行複雜業務流程，真正提升日常工作效率。 多合一 AI 工作平台　問答、分析、行動即時到位 傳統上，商業用戶需要在多個應用中拉數據、查指標、整合報告，甚至要找專業團隊協助分析，流程繁瑣且經常需要重複操作。Quick Suite 以 AI 助手概念出發，把數據搜尋、BI 報告自動化、跨部門流程協作全部納入一個平台，無論你是經理、分析師還是 IT，同樣可以透過自然語言查詢、獲取洞見，並即時轉化為行動。 主要三大核心能力 Quick Research：集企業知識、第三方數據與網絡資訊於一身，快速協助複雜商業研究，提供全面分析，解答業務難題。 Quick Sight：AI 驅動 BI（原 QuickSight），支援自然語言查詢、互動數據視覺化，讓各部門快速獲得可行性洞見，提升決策效率。 Quick F

在最近的 AWS Security Day 活動中，Jamf 的 Sales Engineer – Cyrus 介紹了其公司的主要業務及與 AWS 在安全領域上的緊密合作。Jamf 自成立以來便專注於為 Apple 用戶提供最全面的設備管理和安全解決方案。 Cyrus 強調，Jamf 的解決方案能夠為企業提供更高的能見度和更簡便的管理方式。例如，Jamf 的產品能夠實現零接觸部署 (Zero Touch Deployment)，即用戶在一開箱時便能即刻獲得符合 CIS 基準的合規環境。這種高效的管理方式大大提升了企業對裝置的控制能力，減少了人力成本，提高了工作效率。 Jamf 部署雲端首選 AWS 客戶安全獲充足保障 對於 Jamf 與 AWS 的合作，Cyrus 表示，Jamf 是一家雲端優先的企業，其核心產品如 Jamf Pro、Jamf Protect，以至其 Security Cloud 均建立在 AWS 的伺服器上。這種雲端架構不僅提高了靈活性，也讓客戶能夠選擇更高安全級別的 Premium Cloud Service。 Cyrus 進

隨著雲端技術成為企業 IT 發展主流，越來越多 IT 同業、開發者、技術顧問都希望考取 AWS Certified Solutions Architect – Associate（SAA）認證，提升個人專業價值與競爭力。下面為大家整理一份最實用的備考資源，以及官方建議學習路線，讓你準備 SAA 認證更有方向。 AWS SAA 認證適合哪些人？ AWS SAA 證書主要針對有志於設計、部署、管理 AWS 雲端方案的人士。一般建議報考者具備一年以上 AWS 雲端架構經驗，或有 1-3 年 IT 背景並希望轉型雲端。即使不是資深開發者，只要懂基本程式概念亦可上手，特別適合雲端新手、IT 專才、架構師、顧問等。 認證對職涯的幫助 根據 2023 年 Skillsoft IT 技能薪酬報告，AWS SAA 是全球十大熱門 IT 證書之一。持證者普遍表示：除了信心明顯提升，技術認受性亦更高，客戶對你更有信心。無論想升職、轉工或規劃未來雲端職涯，SAA 認證都是極佳的加分項。 官方備考四步曲（AWS Skill Builder） Step 1：了解考試結構及題