🎯 情报来源：Artificial Intelligence
亚马逊云科技今日宣布Amazon Bedrock Flows新增内联代码节点（inline code nodes）公共预览功能。该功能允许开发者直接在AI工作流中编写Python脚本，无需额外创建AWS Lambda函数即可实现数据预处理（如JSON字段提取、文本格式化）和后处理（如响应实体提取、业务规则应用），显著降低生成式AI应用的开发门槛。
目前该功能已支持Python 3.12及以上版本，可调用opencv、scipy等流行库，单次代码执行上限4MB，每个AWS账户支持25个并发会话。全球信息服务巨头汤森路透（Thomson Reuters）已在其16,000用户和6,000条工作流的系统中采用该方案，有效减少了Lambda函数的管理负担。
💡 核心要点
- 开发效率提升：消除Lambda函数管理需求，预处理/后处理代码可直接嵌入工作流
- 技术规格：支持Python 3.12+，4MB代码容量，25并发会话/账户
- 企业应用实例：汤森路透通过该功能管理6,000条工作流，服务16,000+用户
- 生态兼容性：支持opencv/scipy/pypdf等主流库，可与DynamoDB/S3等AWS服务联动
- 部署范围：美国东部（弗吉尼亚/俄亥俄）、西部（俄勒冈）及欧洲（法兰克福）区域开放预览
📌 情报分析
技术价值：高
直接执行Python代码的沙箱环境设计平衡了灵活性与安全性，4MB代码容量覆盖多数预处理场景，但缺乏互联网访问权限可能限制部分API调用需求。
商业价值：极高
汤森路透的实践验证了该功能在超大规模企业环境中的可行性，预计可降低30%-50%的轻量级Lambda函数开发成本，显著加速AI应用迭代周期。
趋势预测：高
该功能符合低代码/无代码的AI开发趋势，未来可能扩展更多语言支持。当前区域覆盖仍有限，全面推广后或成为中小型企业采用生成式AI的关键推动力。