news 2026/3/24 7:54:54

快!省!稳!Nova 2 Lite帮你高效构建Agentic AI应用

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
快!省!稳!Nova 2 Lite帮你高效构建Agentic AI应用

在re:Invent 2025,亚马逊云科技推出了Amazon Nova 2 Lite模型,这是一款快速、经济高效的推理模型,适用于日常工作负载。该模型已上线Amazon Bedrock,具备行业领先的性价比优势,可助力企业与开发者构建功能强大、可靠且高效的Agentic AI应用。对于需要一款真正理解自身业务领域的AI解决方案的企业而言,Amazon Nova 2 Lite是搭配Amazon Nova Forge来构建专属前沿智能方案的最佳模型。

Amazon Nova 2 Lite支持扩展思考能力,包括在生成回复或执行操作前,开展分步推理与任务拆解。为保障响应快速与成本优化,扩展思考功能默认处于关闭状态,当需要进行深度分析时,您可开启该功能,并有低、中、高三个推理算力级别供您选择,让您灵活把控速度、智能水平与成本之间的平衡。

Amazon Nova 2 Lite支持文本、图像、视频、文档多种输入格式,搭载百万级token上下文窗口,可实现更广泛的推理分析与更丰富的上下文学习。

此外,该模型可针对企业特定业务需求进行定制化调整,还内置两个实用工具:

  • 网络信息定位工具:可检索公开信息并附上引用来源。

  • 代码解释器:支持模型在同一工作流中运行并评估代码。

在各类评估基准测试中,Amazon Nova 2 Lite均展现出卓越性能。该模型在多个领域均展现出强大的核心智能能力,包括指令遵循、数学运算、基于时序推理理解视频等。在Agent工作流场景,Amazon Nova 2 Lite可实现稳定的功能调用以支撑任务自动化,同时具备精准的用户界面交互能力。不仅如此,该模型还拥有出色的代码生成能力,解决实际软件工程问题也能够游刃有余。

Amazon Nova 2 Lite

专为满足企业需求而生

Amazon Nova 2 Lite适用场景极为广泛,可轻松应对各类日常AI任务,实现了成本、性能与速度的最佳平衡。目前,已有客户将该模型应用于客服聊天机器人构建、文档处理及业务流程自动化等领域。

Amazon Nova 2 Lite能够为众多不同应用场景下的工作负载提供支持:

  • 企业级应用领域:实现业务流程工作流自动化、智能文档处理(IDP)、客户支持以及网络搜索,助力企业提升生产效率与业务成效。

  • 软件工程领域:可生成代码、调试程序漏洞、重构代码架构、完成系统迁移,加速开发进程,提升工作效率。

  • 商业智能与研究领域:依托长程推理能力与网络信息定位功能,深度分析内外部数据源,从而挖掘潜在业务洞察,辅助企业制定科学决策。

针对用户个性化需求,您还可在Amazon Bedrock与Amazon SageMaker AI两大服务上,对Amazon Nova 2 Lite进行定制化调整,以满足特定业务要求。

使用Amazon Nova 2 Lite

在Amazon Bedrock控制台中,您可借助“对话/文本体验”工具,输入提示词快速测试这款全新模型。要将该模型集成至您的应用程序,您可使用任意Amazon Web Services SDK,结合Amazon Bedrock InvokeModel与Converse API即可实现。

以下为使用Amazon Web Services SDK for Python(Boto3)的调用示例。

import boto3 AWS_REGION="us-east-1"MODEL_ID="global.amazon.nova-2-lite-v1:0"MAX_REASONING_EFFORT="low"# low, medium, high bedrock_runtime = boto3.client("bedrock-runtime", region_name=AWS_REGION) # Enable extended thinking forcomplex problem-solvingresponse = bedrock_runtime.converse( modelId=MODEL_ID, messages=[{ "role": "user", "content": [{"text": "I need to optimize a logistics network with 5 warehouses, 12 distribution centers, and 200 retail locations. The goal is to minimize total transportation costs while ensuring no location is more than 50 miles from a distribution center. What approach should I take?"}] }], additionalModelRequestFields={ "reasoningConfig": { "type": "enabled", # enabled, disabled (default) "maxReasoningEffort": MAX_REASONING_EFFORT } }) # The response will contain reasoning blocks followed by the final answerfor block in response["output"]["message"]["content"]: if"reasoningContent" in block: reasoning_text = block["reasoningContent"]["reasoningText"]["text"] print(f"Nova's thinking process:\n{reasoning_text}\n") elif "text" in block: print(f"Final recommendation:\n{block['text']}")

左右滑动查看完整示意

您也可将这款全新模型,与兼容Amazon Bedrock的Agent框架搭配使用,并借助Amazon Bedrock AgentCore来部署Agent。如此一来,您便能够构建适用于各类任务的Agent应用。

以下是基于Strands Agents SDK开发交互式多Agents系统的示例代码,这些Agent可调用多种工具,包括文件读写权限以及执行Shell命令。

from strands import Agentfrom strands.models import BedrockModelfrom strands_tools import calculator, editor, file_read, file_write, shell, http_request, graph, swarm, use_agent, think AWS_REGION="us-east-1"MODEL_ID="global.amazon.nova-2-lite-v1:0"MAX_REASONING_EFFORT="low"# low, medium, high SYSTEM_PROMPT = ( "You are a helpful assistant. " "Follow the instructions from the user. " "To help you with your tasks, you can dynamically create specialized agents and orchestrate complex workflows.") bedrock_model = BedrockModel( region_name=AWS_REGION, model_id=MODEL_ID, additional_request_fields={ "reasoningConfig": { "type": "enabled", # enabled, disabled (default) "maxReasoningEffort": MAX_REASONING_EFFORT } }) agent = Agent( model=bedrock_model, system_prompt=SYSTEM_PROMPT, tools=[calculator, editor, file_read, file_write, shell, http_request, graph, swarm, use_agent, think]) while True: try: prompt = input("\nEnter your question (or 'quit' to exit): ").strip() if prompt.lower() in ['quit', 'exit', 'q']: break if len(prompt) > 0: agent(prompt) except KeyboardInterrupt: break except EOFError: break print("\nGoodbye!")

左右滑动查看完整示意

须知事项

借助多地区全球跨区域推理能力,Amazon Nova 2 Lite已经上线Amazon Bedrock。有关各区域的可用情况及未来规划,您可参阅亚马逊云科技区域功能页面查询。

Amazon Nova 2 Lite内置安全管控机制,助力负责任的AI应用落地,其内容审核功能可有效保障各类应用场景下输出内容的合规性。

关于服务定价详情,敬请参阅Amazon Bedrock定价页面。如需了解更多信息,可参阅《Amazon Nova用户指南》。

您可访问Amazon Nova互动官网,或前往Amazon Bedrock控制台,即刻开启Amazon Nova 2 Lite构建之旅!

亚马逊云科技区域功能页面:

https://builder.aws.com/capabilities/

Amazon Bedrock定价页面:

https://aws.amazon.com/bedrock/pricing/

Amazon Nova用户指南:

https://docs.aws.amazon.com/nova/latest/userguide/what-is-nova.html

Amazon Nova互动官网:

https://nova.amazon.com/

本篇作者

Danilo Poccia

作为亚马逊云科技的首席布道师(EMEA),他利用自己的经验帮助人们将想法变为现实,专注于Serverless架构、事件驱动编程以及机器学习和边缘计算的技术和商业影响。他是《Amazon Lambda in Action》一书的作者。

新用户注册海外区域账户,可获得最高200美元服务抵扣金,覆盖Amazon Bedrock生成式AI相关服务。“免费计划”账户类型,确保零花费,安心试用。

星标不迷路,开发更极速!

关注后记得星标「亚马逊云开发者」

听说,点完下面4个按钮

就不会碰到bug了!

点击阅读原文查看博客!获得更详细内容!

版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/3/23 8:11:13

Z-Image-Turbo矢量风格尝试:扁平化设计图像输出

Z-Image-Turbo矢量风格尝试:扁平化设计图像输出 引言:从AI生成到风格化表达的进阶探索 随着AIGC技术的成熟,图像生成已不再局限于“能否画出内容”,而是逐步迈向“如何表达特定美学风格”的新阶段。阿里通义推出的 Z-Image-Turbo …

作者头像 李华
网站建设 2026/3/23 21:16:50

如何用MGeo处理外卖订单中的地址归一化

如何用MGeo处理外卖订单中的地址归一化 在现代外卖平台的订单系统中,用户输入的收货地址往往存在大量非标准化表达:如“朝阳区建国路88号”与“北京市朝阳区建国门外大街88号”可能指向同一栋楼,但因表述差异导致系统无法自动识别。这种地址歧…

作者头像 李华
网站建设 2026/3/22 19:49:06

电商系统中SEATA实战:解决订单超卖问题

快速体验 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net输入框内输入如下内容: 生成一个电商系统中使用SEATA解决高并发下单超卖问题的完整示例。包括:1. 商品库存服务;2. 订单服务;3. 使用SEATA的AT模式实现分布式事务&…

作者头像 李华
网站建设 2026/3/15 11:06:44

AI一键生成CSS特效网站:解放前端开发者的双手

快速体验 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net输入框内输入如下内容: 创建一个能够展示多种CSS动画特效的响应式网站。要求包含:1. 悬浮按钮特效(带微交互反馈)2. 3D卡片翻转效果 3. 文字渐变色动画 4. 页面滚动视差…

作者头像 李华
网站建设 2026/3/15 13:47:31

快速生成MAKEFILE原型:加速项目启动

快速体验 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net输入框内输入如下内容: 设计一个MAKEFILE生成器原型,能够根据项目类型(C/C/Go等)自动生成对应的基础MAKEFILE结构。要求支持:1) 语言选择 2) 基本构建规则生成 3) 常用目标(clean,…

作者头像 李华
网站建设 2026/3/15 17:45:42

Z-Image-Turbo GPU算力需求测算:按小时计费参考

Z-Image-Turbo GPU算力需求测算:按小时计费参考 阿里通义Z-Image-Turbo WebUI图像快速生成模型 二次开发构建by科哥 运行截图算力需求背景与核心价值 随着AI图像生成技术的普及,推理阶段的GPU资源消耗已成为部署成本的关键因素。阿里通义推出的 Z-Image-…

作者头像 李华