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AWS가 20억 개의 파라미터를 가진 에이전트 모델 Strands Decider 2B를 공개한 것으로 알려졌다. 이 모델은 100ms 응답과 더 빠른 프로덕션 워크플로를 목표로 한다.

AWS Strands Labs가 더 빠르고 저렴한 선택을 목표로 하는 20억 개 파라미터 규모의 오픈소스 모델 Strands Decider 2B를 출시했다.

AWS는 개발자들에게 Amazon Bedrock의 오픈 웨이트 모델과 OpenCode를 결합하는 방법을 보여주며, AWS 안에서 프라이빗하고 유연하며 사용량 기반으로 과금되는 AI 코딩 에이전트를 제공한다.

AWS가 Moonshot AI의 Kimi K3를 Amazon Bedrock에 추가해, 비전, 긴 컨텍스트, 프롬프트 캐싱을 갖춘 오픈웨이트 모델을 개발자에게 제공한다.

AWS가 Bedrock AgentCore에서 멀티모델 AI 에이전트를 위한 마이그레이션 패턴을 공개해, 모델 오케스트레이션은 유지하면서 인프라 작업을 줄일 수 있다고 밝혔다.

AWS와 Hugging Face는 여섯 개의 오픈소스 스킬이 코딩 에이전트가 Amazon SageMaker AI에 모델을 더 안전하고 반복 가능하게 배포하도록 돕는 방식을 보여줍니다.

AWS는 38개의 오픈소스 HCLS 에이전트 스킬을 공개하며 410개 프롬프트에서 더 나은 도메인 추론을 주장하는 한편, 검증과 배포의 한계도 드러냈다.

AWS가 Amazon Bedrock AgentCore에 관리형 OAuth 동의 포털을 추가해, 기업 서비스 전반에서 동작하는 에이전트의 맞춤형 세션 바인딩 작업을 줄였습니다.

AWS가 SageMaker HyperPod에 모델 캐싱을, SageMaker Inference에 접두사 인식 라우팅을 추가해 더 빠른 스케일아웃과 낮은 LLM 지연 시간을 노린다.

AWS는 이제 시드니와 멜버른의 Bedrock 엔드포인트를 통해 OpenAI GPT-5.6 모델을 호주 팀이 호출할 수 있도록 하여, 로컬 모델 라우팅 없이 접근 범위를 확장한다.

AWS는 Amazon Bedrock AgentCore를 에이전트를 위한 프로덕션 계층으로 홍보하며, LangGraph 마이그레이션 가이드와 실시간 아키텍처 문서화 워크플로를 함께 제시하고 있다.

AWS가 Agent Registry를 일반 공개하며, 기업이 에이전트, 도구, 기술을 대규모로 탐색, 승인, 관리할 수 있는 거버넌스 카탈로그를 제공합니다.

2026년의 두 튜토리얼 목록은 Azure AI Foundry와 Amazon Bedrock 에이전트를 나란히 보여주지만, 확인 가능한 증거는 새 제품 출시가 아닌 가이드를 가리킨다.

AWS는 Snowflake, SageMaker Canvas, Amazon Quick를 연결하는 노코드 워크플로를 자세히 설명하며, 비즈니스 팀이 사기 모델과 대시보드를 구축할 수 있도록 했다.

AWS Professional Services는 Amazon Bedrock AgentCore를 활용해 클라우드 마이그레이션을 자동화하고, 300개 이상 앱에서 IaC 작업 시간을 수주에서 수분으로 단축하고 있다.

AWS와 OpenClaw Foundation은 자율 에이전트를 한정된 스테이블코인 결제에 연결해, 빌더들이 유료 API에 통제된 방식으로 접근할 수 있게 했다.

AWS가 온프레미스 및 멀티클라우드 AI 에이전트의 텔레메트리를 AgentCore Observability로 라우팅하는 방법을 공개하며, 기본 런타임을 넘어 중앙 집중형 트레이싱을 확장한다.

OneAdvanced는 영국 데이터 통제를 요구하는 규제 고객을 대상으로, 50개 이상의 에이전트와 자체 호스팅 Llama 모델을 AWS에서 운영하는 영국 주권 AI 플랫폼을 구축했다.

OpenAI와 AWS가 Daybreak Red와 Blue를 자격 있는 Amazon Bedrock 고객에게 제공해, 취약점 연구와 방어를 위한 거버넌스된 사이버보안 AI를 추가한다.

AWS가 경로 인식형 시간 정책을 Bedrock AgentCore에 추가해, 빌더들에게 순서, 승인, 최신성, 노출에 대한 게이트웨이 수준 제어를 제공합니다.