По данным AWS Machine Learning, в сентябре 2026 года были представлены обновления для Amazon Bedrock, Amazon Bedrock AgentCore и Strands. В AWS уверены, что самый быстрый путь к корпоративному искусственному интеллекту заключается в предоставлении разработчикам реального выбора на каждом уровне: модели, среды выполнения и инструментов. Эта концепция определяет, как компания инвестирует в Amazon Bedrock, AgentCore и Strands. Amazon Bedrock продолжает расширять доступ к передовым моделям, что позволяет разработчикам создавать и масштабировать ИИ-приложения безопасно. Amazon Bedrock AgentCore предоставляет управляемую инфраструктуру для создания, подключения и развертывания корпоративных агентов с использованием любых фреймворков или моделей. Strands предлагает набор инструментов с открытым исходным кодом для создания агентов, которые могут работать в любом месте. С ростом возможностей ИИ-моделей и расширением выбора моделей, обсуждения в отрасли меняются. Производительность модели больше не является единственным вопросом. Теперь клиенты оценивают затраты по сравнению с выгодой для своих конкретных случаев использования, и эти решения имеют значение при делегировании работы агентам в производственной среде. ИИ-агенты уже внедряются в рабочие процессы, требующие от них умения рассуждать на основе корпоративных знаний, выполнять долгосрочные задачи и действовать в системах, где важны безопасность, точность и управление. В сентябре обновления для Amazon Bedrock, AgentCore и Strands укрепили эти основы. Новые возможности расширили выбор моделей, сделали операции агентов более эффективными и измеримыми, а также создали более прямые способы связи ИИ-приложений с текущей бизнес-информацией. Теперь можно создавать агентов, оптимизированных для моделей OpenAI. Amazon Bedrock Managed Agents, поддерживаемые OpenAI, теперь доступны в публичном превью, что помогает разработчикам создавать готовых к производству ИИ-агентов без ущерба для корпоративной безопасности. Теперь можно использовать модели OpenAI, сохраняя данные в AWS, повторно используя существующие разрешения AWS Identity and Access Management (IAM) и поддерживая полную аудируемость через AWS CloudTrail. Устойчивые сессии и встроенные рабочие процессы одобрения помогают снизить накладные расходы на разработку и минимизировать риски. Агенты теперь запускаются быстрее с меньшими накладными расходами на инфраструктуру. Последняя версия среды выполнения AgentCore, являющаяся частью Amazon Bedrock AgentCore, имеет более эффективное управление памятью и меньшую задержку холодного старта для серверных агентов, что позволяет платить за фактическое использование, а не за пиковую память. Вы можете запускать агентов быстрее и с меньшими затратами благодаря модели оплаты за использование и без необходимости предварительно выделять ресурсы. Сессии масштабируются до нуля, когда они неактивны, и работают в аппаратно изолированных средах. Strands harness — это новый набор инструментов с открытым исходным кодом, который соответствует популярным платформам по точности, используя на 28 процентов меньше токенов. Вы можете развернуть готового к производству агента всего одной строкой кода на Python или TypeScript, с встроенным управлением контекстом, кэшированием подсказок и памятью, а затем развернуть его в любом месте. Модели теперь могут принимать важные решения безопасно и локально. Strands Decider 2B — это небольшая модель принятия решений с открытым исходным кодом, которая выбирает между заранее определенными вариантами, предоставляя ответы примерно за 115 миллисекунд локально. Она оптимизирована для задач ИИ, требующих выбора инструментов, маршрутизации и контроля, с доступом к коду, данным и весам на GitHub и Hugging Face. Выбирайте подходящую модель для каждой рабочей нагрузки. Теперь доступен более широкий набор моделей OpenAI для повседневной работы. Модели Astra, Sol и Luna от OpenAI теперь общедоступны на Amazon Bedrock, с вариантами для требовательных проектов, повторяющейся сложной работы и высоких объемов задач. GPT-6 Astra является флагманской моделью для ваших самых амбициозных задач, обеспечивая более глубокое рассуждение при сложных решениях, анализе документов и разработке программного обеспечения с использованием до 1 миллиона токенов на вход. Она обеспечивает более сильное рассуждение и более точное суждение при сложных бизнес-решениях, работает с программным обеспечением и файлами и предоставляет качественные результаты, соответствующие организационному стилю, шаблонам и стандартам. GPT-6 Astra Ultrafast добавляет премиум-уровень скорости для GPT-6 Astra, созданный для рабочих нагрузок, где скорость имеет наибольшее значение. Он обеспечивает до 6 раз более быструю инференцию в API, с до 300 токенов в секунду. Sol приносит близкое к Astra интеллектуальное решение для программирования, использования компьютера и профессиональных рабочих нагрузок, которые выполняются часто. Модели GPT-6.1 Sol и GPT-6 Sol доступны на Amazon Bedrock. GPT-6.1 Luna предназначена для задач с высоким объемом, таких как извлечение, обобщение, классификация и маршрутизация. Вместе они помогают сбалансировать интеллект, задержку и стоимость для различных рабочих нагрузок. Принимайте участие в долгосрочном программировании и исследованиях с Claude. Выбор моделей для Claude теперь включает последние версии для улучшения вашего программирования и научной работы. Claude Fable 5.1 расширяет возможности для программирования, научных исследований и корпоративных рабочих процессов. Claude Opus 5.5 создан для агентного программирования, интеллектуальной работы и долгосрочных задач. Он использует адаптивное мышление, чтобы оценить, сколько рассуждений требуется для задачи, и параметр усилия, чтобы установить верхний предел глубины рассуждений. Claude Sonnet 5.5 является более умной и эффективной версией Sonnet, подходящей для сосредоточенной работы по программированию и интеллектуальной деятельности, обеспечивая на 30 процентов меньшие затраты на задачу при 30 процентах более высокой скорости, чем Claude Sonnet 5. Размышляйте над сложностью с более широким портфолио моделей. Модель Kimi K3 от Moonshot AI теперь доступна на Amazon Bedrock. По данным Moonshot AI, Kimi K3 является самой мощной моделью и первой открытой моделью, достигшей 2,8 триллионов параметров. С контекстным окном в 1 миллион токенов, нативным зрением и встроенным кэшированием подсказок, она помогает вам создавать более умные приложения в 2,5 раза быстрее и с меньшими затратами, чем предыдущие версии. Модели Grok 4.6 и Grok 4.7 от xAI предлагают контекстное окно в 500 тысяч токенов и поддерживают настраиваемые усилия рассуждения и самопроверку для более надежных долгосрочных задач. Вместе эти дополнения предоставляют вам больше гибкости при сопоставлении моделей с вашими требованиями, такими как длина контекста, задержка, пропускная способность и стоимость. Получите больше контроля над вашими корпоративными ИИ-агентами. Поддерживайте актуальность знаний агентов. С новым автоматическим расписанием синхронизации в Amazon Bedrock Managed Knowledge Base вы теперь можете настраивать ежедневные, еженедельные и ежемесячные параметры обновления для всех нативных коннекторов данных. В результате ваши корпоративные ИИ-агенты получают самую последнюю информацию. Настраиваемая конфигурация для SharePoint, OneDrive и Confluence уменьшает зависимость от администраторских учетных записей, когда у вас уже есть необходимые доступы. Подключайте больше корпоративных источников без необходимости поддерживать пользовательские каналы загрузки. Amazon Bedrock Managed Knowledge Base теперь поддерживает ServiceNow, Confluence Data Center, Salesforce и Zendesk в качестве нативных коннекторов для автоматической обработки данных, извлечения метаданных и инкрементальной синхронизации. Начните работу с Amazon Bedrock, разверните агентов с помощью AgentCore CLI или создайте своего первого агента с помощью Strands Harness SDK. Если вы хотите узнать, как Amazon Bedrock может поддержать вашу команду, свяжитесь с нами, чтобы начать разговор. Материал подготовлен нейросетью на основе оригинальной публикации. ИИ может ошибаться в деталях (цифры, имена, даты, цитаты) — для важной информации сверяйтесь с первоисточником.