今天，我们激动地宣布，由Anthropic驱动的Claude Sonnet 4.5现已在Amazon Bedrock中可用。Amazon Bedrock是一项全托管服务，提供来自领先AI公司的高性能基础模型选择。这一新模型基于Claude 4的基础构建，在编程和复杂智能体应用中实现了最先进的性能。

Claude Sonnet 4.5在智能体能力方面展现出进步，具有增强的工具处理、内存管理和上下文处理性能。该模型在代码生成和分析方面显示出显著改进，从识别最佳改进到在重构决策中运用更强判断力。它特别擅长自主长期编码任务，能够有效规划和执行持续数小时或数天的复杂软件项目，在整个开发周期中保持一致的性能和可靠性。

通过在Amazon Bedrock中使用Claude Sonnet 4.5，开发者可以访问一个全托管服务，不仅提供基础模型的统一API，还通过企业级安全工具确保其数据完全受控。

Claude Sonnet 4.5还与Amazon Bedrock AgentCore无缝集成，使开发者能够最大化该模型构建复杂智能体的能力。AgentCore的专用基础设施补充了模型在工具处理、内存管理和上下文理解方面的增强能力。开发者可以利用完整的会话隔离、8小时长时间运行支持和全面的可观测性功能，部署和监控生产就绪的智能体，从自主安全操作到复杂企业工作流程。

业务应用和用例 除了技术能力，Sonnet 4.5通过一致的性能和高级问题解决能力提供实际业务价值。该模型擅长生成和编辑业务文档，同时在复杂工作流程中保持可靠性能。

该模型在几个关键行业展现出优势：

• 网络安全 - Claude Sonnet 4.5可用于部署在利用前自主修补漏洞的智能体，从反应性检测转向主动防御。
• 金融 - Sonnet 4.5处理从入门级金融分析到高级预测分析的所有内容，帮助将手动审计准备转变为智能风险管理。
• 研究 - Sonnet 4.5能更好地处理工具、上下文，并提供即用型办公文件，将专家分析转化为最终可交付成果和可操作见解。

Amazon Bedrock API中的Sonnet 4.5特性 以下是Sonnet 4.5在Amazon Bedrock API中的一些亮点：

• 智能上下文窗口管理 - 新API引入了当AI模型达到最大容量时的智能处理。当对话过长时，Claude Sonnet 4.5现在将生成响应直到可用限制，并清楚说明停止原因。这消除了令人沮丧的中断，并允许用户最大化其可用上下文窗口。
• 工具使用清理以提高效率 - Claude Sonnet 4.5支持在长对话期间自动清理工具交互历史。当对话涉及多个工具调用时，系统可以自动移除较旧的工具结果，同时保留最近的。这保持对话效率，防止不必要的令牌消耗，在保持对话质量的同时降低成本。
• 跨对话记忆 - 新的记忆能力使Sonnet 4.5能够通过使用本地记忆文件在不同对话间记住信息。用户可以明确要求模型记住偏好、上下文或重要信息，这些信息在单个聊天会话之外持续存在。这在保持信息安全在本地文件内的同时，创建更个性化和上下文感知的交互。

借助这些管理上下文的新能力，开发者可以构建能够处理长时间运行任务的AI智能体，具有更高智能水平，而不会频繁达到上下文限制或丢失关键信息。

入门 要开始使用Claude Sonnet 4.5，您可以通过Amazon Bedrock使用正确的模型ID访问它。最佳实践是使用Amazon Bedrock Converse API编写一次代码，并在不同模型间无缝切换，使得试验Sonnet 4.5或Amazon Bedrock中任何其他可用模型更加容易。

让我们通过一个简单示例看看实际操作。我将使用Amazon Bedrock Converse API向Sonnet 4.5发送提示。首先导入我将使用的模块。对于这个简短示例，我只需要AWS SDK for Python（Boto3），以便创建BedrockRuntimeClient。我还导入rich包，以便稍后格式化输出。

遵循最佳实践，我创建一个boto3会话，并从中创建Amazon Bedrock客户端，而不是直接创建一个。这为您提供对配置的显式控制，提高线程安全性，并使您的代码比依赖默认会话更可预测和可测试。

我想给模型一些复杂性的内容，而不是问一个简单问题，以展示Sonnet 4.5的能力。因此，我将给模型一个虚构的遗留单体Java应用程序的当前状态，具有单个数据库，并要求一个数字化转型计划，包括迁移策略、风险评估、估计时间表和关键里程碑，以及特定的AWS服务推荐。

由于提示相当长，我将其放在本地文本文件中，并在代码中加载。然后设置Amazon Bedrock converse负载，将角色设置为"user"以指示这是应用程序用户的消息，并将提示添加到内容中。

这是魔法发生的地方！我们将其全部放在一起，并使用其模型ID调用Claude Sonnet 4.5。嗯，差不多。您只能通过推理配置文件访问Sonnet 4.5。这定义了哪些AWS区域将处理您的模型请求，并帮助管理吞吐量和性能。

对于此演示，我将使用Amazon Bedrock的一个系统定义的跨区域推理配置文件，该配置文件自动跨多个区域路由请求以获得最佳性能。

现在我只需要打印到屏幕查看结果。这是我使用之前导入的rich包的地方，以便我们有一个格式良好的输出，因为我期望对此有一个长响应。我还将输出保存到文件，以便我可以方便地拥有它作为与团队分享的内容。

好的，让我们检查结果！如预期，Sonnet 4.5处理了我的需求，并为我的数字化转型计划提供了广泛而深入的指导，我可以开始付诸实践。它包括执行摘要、分阶段的时间估计逐步迁移策略，甚至一些代码样本以启动开发过程并开始将事物分解为微服务。它还提供了引入技术的业务案例，并为每种场景推荐了正确的AWS服务。以下是报告中的一些亮点。

Claude Sonnet 4.5能够在提供创造性解决方案的同时保持一致性，使其成为寻求使用AI进行复杂问题解决和开发任务的企业的理想选择。其在遵循指示和有效使用工具方面的增强能力转化为跨各种业务上下文的更可靠和创新的解决方案。

需要了解的事项 Claude Sonnet 4.5代表了智能体能力的重要进步，特别是在一致性能和创造性问题解决至关重要的领域表现出色。其在工具处理、内存管理和上下文处理方面的增强能力使其在金融、研究和网络安全等关键行业中特别有价值。无论是处理复杂开发生命周期、执行长时间运行任务，还是处理业务关键工作流程，Claude Sonnet 4.5将技术卓越与实际业务价值相结合。

Claude Sonnet 4.5今天可用。有关其可用性的详细信息，请访问文档。

要了解有关Amazon Bedrock的更多信息，请探索我们的自定进度Amazon Bedrock Workshop，并发现如何在您的应用程序中使用可用模型及其能力。