Ускорение регулируемых рабочих нагрузок с Claude Code и Amazon Bedrock

По данным AWS Machine Learning, доступность моделей Anthropic Claude Opus 5.5 и Claude Sonnet 5.5 в регионах AWS GovCloud (США) открывает новые возможности для разработки с использованием ИИ для рабочих нагрузок, подлежащих регулированию или соблюдению норм, включая Международные правила торговли оружием (ITAR). Модель Claude Sonnet 5 имеет сертификацию FedRAMP Class D (ранее High) и авторизацию DoD Impact Level 4 и 5 (IL4/IL5), а Claude Opus 5.5 и Claude Sonnet 5.5 также имеют сертификацию FedRAMP Class D на платформе Amazon Bedrock. В этой статье рассматривается, как использовать эти модели на Amazon Bedrock в AWS GovCloud (США) с помощью Claude Code, агентного инструмента программирования от Anthropic. С помощью данного решения можно запускать рабочие процессы с ИИ, которые ускоряют повседневные задачи разработки, сохраняя при этом соответствие требованиям. Регионы AWS GovCloud (США) специально разработаны для клиентов с повышенными требованиями к соблюдению норм. Вы можете развертывать рабочие нагрузки генеративного ИИ в чувствительных средах, сохраняя контроль за соблюдением норм. Amazon Bedrock включает функции, ориентированные на безопасность, такие как встроенная защита данных, при которой содержимое клиентов не хранится, не регистрируется и не используется для обучения моделей AWS или не передается третьим лицам. Платформа также поддерживает пути сертификации FedRAMP Class D и авторизации DoD Cloud Service Provider (CSP) SRG IL4/IL5, что соответствует требованиям соблюдения норм для государственных учреждений. Amazon Bedrock в AWS GovCloud (США) поддерживает два интерфейса: bedrock-runtime и bedrock-mantle, оба основаны на одном и том же движке вывода Mantle с архитектурой Zero Operator Access (ZOA). Интерфейс bedrock-runtime использует AWS SDK (InvokeModel и Converse APIs) и поддерживает Amazon Bedrock Guardrails, базы знаний Amazon Bedrock, агентов и регистрацию вызовов. Это делает его рекомендуемым выбором для большинства новых приложений, особенно тех, которые требуют аудиторских следов. Интерфейс bedrock-mantle поддерживает API сообщений Anthropic и предоставляет доступ к возможностям, которые в настоящее время доступны только на этом интерфейсе, таким как инструменты на стороне сервера и фоновый вывод. Claude Code — это агентный инструмент программирования от Anthropic, который читает ваш код, редактирует файлы, выполняет команды и интегрируется с вашими инструментами разработки. Работая на моделях, таких как Claude Opus 5.5 и Claude Sonnet 5.5 на Amazon Bedrock в AWS GovCloud (США), он функционирует непосредственно в вашем терминале и в ваших предпочитаемых интегрированных средах разработки (IDE), таких как VS Code и JetBrains. Claude Code понимает вашу кодовую базу и может работать с несколькими файлами и инструментами для выполнения задач. С помощью Claude Code можно писать код и исправлять ошибки, отвечать на вопросы о архитектуре и логике кода, выполнять и исправлять тесты, линтинги и другие команды. Также он может искать по истории Git, разрешать конфликты слияния и создавать коммиты и запросы на слияние. Claude Code позволяет подключаться к внешним инструментам и источникам данных с помощью протокола Model Context Protocol (MCP), включая интерфейс командной строки AWS (AWS CLI), Terraform и Kubernetes. Он может создавать подагентов, которые работают над различными частями задачи одновременно, и настраивать поведение с помощью файлов памяти CLAUDE.md, навыков для повторяемых рабочих процессов и хуков для автоматизации действий до и после. Доступность Claude Opus 5.5 и Claude Sonnet 5.5 на Amazon Bedrock в AWS GovCloud (США) предоставляет организациям путь к разработке с использованием ИИ, соответствующему требованиям соблюдения норм для регулируемых рабочих нагрузок. Claude Sonnet 5, обладая сертификацией FedRAMP Class D и авторизацией DoD IL4/IL5, предлагает наилучшее покрытие соблюдения норм для чувствительных сред. Claude Opus 5.5, также с сертификацией FedRAMP Class D, предоставляет более глубокое понимание и возможности для автономных задач, где этот уровень сертификации является достаточным. Материал подготовлен нейросетью на основе оригинальной публикации. ИИ может ошибаться в деталях (цифры, имена, даты, цитаты) — для важной информации сверяйтесь с первоисточником.