2026. július 21., kedd · Eszközök

Az Amazon Quick és az NVIDIA NeMo Agent Toolkit együttműködése ellátásilánc-kezelő ügynökfolyamatokat kínál

Az AWS hivatalos blogján bemutatott megoldás az Amazon Quick és az NVIDIA NeMo Agent Toolkit összekapcsolásával specializált, ügynökalapú munkafolyamatokat épít ellátásilánc-kockázatok kezelésére. Az Amazon Quick egységes, beszélgetésalapú felületet biztosít strukturált és strukturálatlan vállalati adatokhoz, több mint száz előre elkészített csatlakozóval és MCP-protokollon keresztül elérhető ügynökfolyamatokkal. Az NVIDIA NeMo Agent Toolkit nyílt forráskódú, keretrendszer-független könyvtárként működik, amely LangChain, LlamaIndex, CrewAI és más eszközökkel is kompatibilis. A bemutatott példában egy ellátásilánc-elemző az irányítópult kontextusából kiindulva, a csevegőügynökön keresztül automatikusan vizsgálja a zavarokat, hívja meg az eszközöket, validálja a javaslatot, és rangsorolt kockázatcsökkentési tervet ad vissza a tervezőnek.

Miért fontos?

Vállalati felhasználók irányítópultról indulva automatizált, ügynökalapú döntéstámogatást kaphatnak ellátásilánc-zavarok kezelésére.

Források

AWS Machine Learning Hivatalos

Említve a tudásbázisban

Kapcsolódó témák

Napi összefoglalók AI eszközök #Amazon Quick#NVIDIA NeMo Agent Toolkit

Napi összefoglaló

Ez a hír a 2026. július 21., kedd napi AI összefoglaló része.

Kapcsolódó hírek

AWS útmutatót adott ki az Amazon Quick AI-ügynökök biztonságos bevezetéséhez

Az AWS saját blogbejegyzése szerint az Amazon Quick platform gyakran sikeresen indul kis pilot csapatokkal, majd elakad, amikor a biztonsági csapatok átveszik a production tervet. A cég állítása szerint a tíz felhasználóra méretezett jogosultsági modell megbomlik öt osztály hozzáadásakor, és az ügynökök a tervezett hatókörön kívüli adatokat is visszaadhatnak. Egy fiktív, 5000 fős vállalati példán mutatják be a megoldást: egy adathalmazt három, jogosultsághoz igazított nézetre bontanak, külön Agentekkel és Dashboardokkal, jóváhagyási ponttal ellátott Flow-val. A bejegyzés négy mintát és egy governance-keretrendszert ismertet, kizárólag az AWS saját termékére vonatkozóan.

AWS és NVIDIA: automatizált AI-gyártósor fizikai robotoknak

Az AWS hivatalos technikai blogja szerint a NVIDIA Cosmos 3 nevű nyílt, omnimodális világmodelljével és az Amazon SageMaker HyperPod infrastruktúrával úgynevezett Physical AI modellgyárat lehet építeni robotok és autonóm járművek számára. A leírás szerint a rendszer folyamatos hurokban generál szintetikus adatot, utótanítja az érzékelési és irányítási modelleket, majd zárt hurkú szimulációban értékeli őket, egyetlen Kubernetes-alapú klaszteren, elkerülve a külön GPU-kapacitást igénylő szakaszos gyakorlatot. Az AWS bemutatja a Cosmos 3 Mixture-of-Transformers architektúráját, valamint egy nyilvános DROID adathalmazon futtatott robotirányítási utótanítási példát, a kód pedig elérhető GitHubon. A cég szerint a kulcsfontosságú mutató nem az egyes feladatok csúcsteljesítménye, hanem a lefoglalt GPU-órákra vetített hasznos GPU-goodput.

Vortex: oszloporientált fájlformátum GPU-alapú gépi tanuláshoz

Egy QCon London előadáson Onur Satici, a SpiralDB mérnöke és a Vortex nyílt forráskódú, oszloporientált fájlformátum egyik fejlesztője mutatta be, hogyan lehet adatokat közvetlenül S3 tárolóból GPU-ra streamelni egyetlen másolási lépésben. Az előadó szerint a Vortex, amely mára a Linux Foundation AI & Data projektjeinek része, réteges könnyű kódolásokkal, elrendezés alapú szegmens-szűréssel és nulla másolású memóriacsővezetékkel akár 60 gigabit/másodperc sebességet is elér, kiküszöbölve a CPU és NVMe szűk keresztmetszeteket. A demonstráció során egy 4K videó feldolgozását vizualizálták valós időben, GPU-n végzett átkódolással szemléltetve az oszlopszűrés hatását. Az állítások a projekt egyik fő fejlesztőjétől származnak, független teljesítménymérés az anyagban nem szerepel.

GitHub Copilot kódellenőrzés minden Azure DevOps ügyfélnek elérhető

Microsoft minden Azure DevOps ügyfél számára megnyitotta a GitHub Copilot kódellenőrzési funkcióját, megszüntetve a június óta érvényben lévő regisztrációs korlátozást. A funkció automatikusan megjegyzéseket fűz a pull requestekhez, a felhasznált tokenek alapján a kapcsolt Azure-előfizetésen keresztül számláz, a költségjelentés viszont két nappal a tényleges felhasználás után válik elérhetővé. Microsoft közleménye szerint évekig a GitHub-ra való migrálásra ösztönözte ügyfeleit, de sok szervezet mérete, testreszabásai vagy megfelelőségi kötelezettségei miatt nem tud váltani, ezért hozzák el a GitHub-funkciókat az Azure Repos-hoz. Az augusztusi frissítés szervezeti, projekt- és tárolószintű beállításokat, Managed DevOps Pools támogatást, egyedi utasításokat és ágpolitika-alapú automatikus felülvizsgálatokat is tartalmaz.