AWS讲解用Denodo与AgentCore构建智能体语义层
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AWS讲解用Denodo与AgentCore构建智能体语义层
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AI 综述
AWS机器学习博客发布教程，讲解如何用Denodo、Amazon Bedrock和AgentCore构建语义层，使AI智能体通过统一接口查询云端与本地企业数据，并在查询时执行访问控制。 方案由Denodo联邦查询Amazon Aurora、Amazon Redshift及本地PostgreSQL，将数据组织成基础视图、客户关联视图和可复用指标，再通过MCP向智能体开放。访问控制包括用户身份传递与行列过滤；其中，调用者身份透传须按数据源启用，且Denodo与对应数据源必须使用同一身份提供商。
AI 根据报道生成 · 54 分钟前更新
最新进展10月20日 23:39
如何使用 Denodo 和 Amazon Bedrock AgentCore 在 AWS 上构建面向 AI 智能体的语义层报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月20日
- AWS Machine Learning Blog如何使用 Denodo 和 Amazon Bedrock AgentCore 在 AWS 上构建面向 AI 智能体的语义层
Denodo 与 Amazon Bedrock AgentCore 可在 AWS 上构建语义层，让 AI 智能体受控访问跨环境实时企业数据。方案通过 Denodo 联邦查询 Amazon Aurora、Amazon Redshift 与本地 PostgreSQL，并通过 MCP 暴露语义视图。用户身份传递与查询时的行列过滤用于落实访问控制。
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