更新于2025年12月。

本帖为GenAI/Bedrock/Claude/Nova/MCP/智能体/Strands Agents相关博客汇总，点击如下帖子标题阅读。

一、开始使用Bedrock

创建KEY和兼容OpenAI的API使用：

• 在Bedrock上使用OpenAI风格的单一API Key
• Anthropic Claude 3 - Prompt Engineering

注：2025年10月起Bedrock开通模型改为开箱即用，无须再到Bedrock上申请模型权限，下面两篇不再需要：

• Amazon Bedrock上的Anthropic Claude开箱及Converse API使用
• 借助Bedrock Access Gateway实现OpenAI代码兼容的模型调用

二、MCP和Tool use

• Bedrock上的Claude的Tool use原理和使用
• MCP系列：启动你的第一个MCP Server并与之交互

三、使用 Strands Agents 开发MCP及AI智能体

• Strands Agents Getting Started 上篇 - Tool use & 构建MCP Server
• Strands Agents Getting Started 中篇 - 构建 Agent & Agent as Tool
• Strands Agents Getting Started 下篇 - Multi-Agent & A2A

四、Bedrock AgentCore

• Bedrock Agentcore（一）代码沙箱 Code Interpreter

五、Embedding 相关

• 使用Nova MME多模态Embedding模型进行图片搜索
• 使用Bedrock批量推理Batch Inference处理Embedding任务

六、业务应用场景

• 使用vLLM运行DeepSeek-OCR模型处理影像文字
• 使用Claude 3进行OCR文字识别将影印件PDF并转换为Markdown文本格式
• 使用Amazon Bedrock知识库构建RAG检索能力
• Bedrock知识库视频演示

六、Bedrock调用API的网络和权限问题

• 配置CloudFront及Lambda@Edge为Bedrock加速
• 使用IAM Policy指定IP范围以限制用户对Bedrock服务的调用

七、计费相关

• 通过Bedrock日志拆分多个应用和用户的账单
• 使用Amazon Bedrock Inference Profile结合Tag实现模型调用费用分拆

八、在EC2 GPU上私有化方式单租户部署开源模型

• 云上私有化模型部署：使用llama.cpp和vLLM在CPU和GPU上运行开源模型
• 使用vLLM在EC2 GPU上部署Qwen3-VL模型
• 在Amazon Bedrock服务以导入模型的方式运行Mimo-VL模型

以下两篇文章2025年起不再需要，因为Bedrock已经直接提供Serverless版本的DeepSeek模型。

• 在Bedrock上以导入自定义模型的方式部署DeepSeek R1模型蒸馏的Llama70b模型
• 使用Ollama在MacOS本机和AWS EC2 G系列机型上运行DeepSeek R1蒸馏模型

九、Kiro/Q/Claude Code开发工具相关

• 使用Bedrock为Windows环境上的Claude Code提供模型服务

最后修改于 2025-10-12