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AWS 介绍用 Strategy Mosaic 为智能体建语义层

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AI 综述

AWS Machine Learning Blog 发布教程，介绍如何用 Strategy Mosaic 作为语义层，接入运行在 Amazon Bedrock AgentCore 上的 Strands 智能体，让智能体通过 MCP 端点查询跨 Amazon Redshift 与 Amazon Aurora 的 Customer 360 数据。 Mosaic 采用维度建模，以属性、层级、事实和指标组织定义，并用链接模型在共享属性上组合跨源数据，无需 ETL。同一份模型定义可原生发布到 MCP、Trino 上的 JDBC/ODBC、XMLA（供 Power BI 和 Excel）以及 REST 四类协议，并支持导出为 Apache Ossie 格式。教程以 Strategy One（2026 年 3 月）版本为准，该版本起通过 MCP 服务器访问 Mosaic 默认可用。按教程说明，MCP 服务器只允许访问已认证的模型；Mosaic 以托管服务形式运行在 Strategy Cloud 上，使用前需在源安全组中把 Strategy Cloud 的 CIDR 加入允许列表。

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最新进展10月20日 23:36

用 Strategy Mosaic 和 Amazon Bedrock AgentCore 在 AWS 上为智能体 AI 构建语义层

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月20日

23:36
AWS Machine Learning Blog
用 Strategy Mosaic 和 Amazon Bedrock AgentCore 在 AWS 上为智能体 AI 构建语义层
Strategy Mosaic 作为语义层接入 Amazon Bedrock AgentCore 上的 Strands 智能体，通过 MCP 端点让智能体查询跨 Amazon Redshift 与 Amazon Aurora 的 Customer 360 数据。Mosaic 采用维度建模，以属性、层级、事实和指标组织定义，并用链接模型在共享属性上组合跨源数据，无需 ETL。同一份模型定义可原生发布到 MCP、Trino 上的 JDBC/ODBC、XMLA（供 Power BI 和 Excel）以及 REST 四类协议，并支持导出为 Apache Ossie 格式。

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