AWS 与 AtScale 发布基于 Amazon Bedrock AgentCore 的 agentic AI 语义层教程
Build a semantic layer for agentic AI on AWS with AtScale and Amazon Bedrock AgentCore
AWS 与 AtScale 发布系列第三篇教程，讲解用 AtScale 语义层（SML 建模，GA 于 AtScale C2026.7 版本）结合 Amazon Bedrock AgentCore 与 Strands agent，在 Amazon Redshift Serverless 上构建 Customer 360 查询方案。
先看结论，再核验证据
AWS 与 AtScale 发布系列第三篇教程，讲解用 AtScale 语义层（SML 建模，GA 于 AtScale C2026.7 版本）结合 Amazon Bedrock AgentCore 与 Strands agent，在 Amazon Redshift Serverless 上构建 Customer 360 查询方案。
编辑摘要 · 查看逐条证据 →这是一篇由 AtScale 与 AWS 方共同发布的可复用技术教程，给出完整的架构、SML 建模步骤、身份传播与 RBAC/row security/perspective 治理配置、EKS 部署方式和验证查询，适合评估 agentic AI 数据访问架构的团队参考。文中验证结果（如 Excel XMLA 与 agent 返回数值一致、aggregate 命中后 execution_time_ms 850）为作者自述，未经第三方核验；AtScale MCP server 为 C2026.7 版本 GA，采用前需核对其当前可用性与区域限制。
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这是一篇由 AtScale 与 AWS 方共同发布的可复用技术教程，给出完整的架构、SML 建模步骤、身份传播与 RBAC/row security/perspective 治理配置、EKS 部署方式和验证查询，适合评估 agentic AI 数据访问架构的团队参考。文中验证结果（如 Excel XMLA 与 agent 返回数值一致、aggregate 命中后 execution_time_ms 850）为作者自述，未经第三方核验；AtScale MCP server 为 C2026.7 版本 GA，采用前需核对其当前可用性与区域限制。
证据墙
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AWS 与 AtScale 发布系列第三篇教程，讲解用 AtScale 语义层（SML 建模，GA 于 AtScale C2026.7 版本）结合 Amazon Bedrock AgentCore 与 Strands agent，在 Amazon Redshift Serverless 上构建 Customer 360 查询方案。
原文事实摘要 · AWS Machine Learning Blog为什么值得看
这是一篇由 AtScale 与 AWS 方共同发布的可复用技术教程，给出完整的架构、SML 建模步骤、身份传播与 RBAC/row security/perspective 治理配置、EKS 部署方式和验证查询，适合评估 agentic AI 数据访问架构的团队参考。文中验证结果（如 Excel XMLA 与 agent 返回数值一致、aggregate 命中后 execution_time_ms 850）为作者自述，未经第三方核验；AtScale MCP server 为 C2026.7 版本 GA，采用前需核对其当前可用性与区域限制。
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