Spis treści 9 sekcji
  1. Amazon wygasza większość modeli Nova
  2. GPT-5.6 dostępne w Amazon Bedrock
  3. Nowa konsola Bedrocka: projekty, porównywarka modeli i znajome API
  4. Agenci AI wchodzą do produkcji
  5. Jeden przycisk w konsoli Lambdy, jeśli kod piszesz z AI
  6. Uczysz się do certyfikatu? Egzamin AI Practitioner sprawdza już agentów i MCP
  7. Wspólny mianownik: za AI w AWS płacisz tokenami
  8. Jak śledzić nowości AWS samemu
  9. Najczęstsze pytania o AI w AWS
TL;DR
  • Amazon wygasza modele Nova Premier, Nova 2 Omni, Reel i Canvas. Zostają Nova 2 Lite, Nova 2 Sonic, Nova Forge i Nova Act.
  • Rodzina GPT-5.6 od OpenAI (Sol, Terra, Luna) jest już dostępna w Amazon Bedrock.
  • Nowa konsola Bedrocka: projekty, porównywarka modeli, zgodność z API Anthropic i OpenAI. Stara konsola działa dalej.
  • Egzamin AWS Certified AI Practitioner od czerwca sprawdza agentów AI, protokół MCP i rozliczanie za tokeny.
  • Każdą z tych nowości rozliczysz za tokeny, a stawki między modelami różnią się kilkudziesięciokrotnie.

Zaczynam cykl. Raz w miesiącu przeglądam nowości AWS wokół AI i opisuję je po polsku. Do przeglądu trafia to, po czym trzeba coś zrobić - przepiąć workload albo przeliczyć budżet. Czasem poprawić notatki do egzaminu. Resztę pomijam, bo AWS publikuje kilkaset ogłoszeń miesięcznie. Jeśli któraś z usług jest dla Ciebie nowa, w encyklopedii usług AWS znajdziesz opis każdej od podstaw.

Amazon wygasza większość modeli Nova

Najgłośniejsza wiadomość przyszła 28 lipca. Business Insider opisał przebudowę strategii AI w Amazonie, a informację podchwyciły Reuters i Yahoo Finance. Firma wygasza rozwój flagowej rodziny Amazon Nova, czyli własnych modeli fundamentowych pokazanych na re:Invent 2024 jako odpowiedź na GPT i Claude. Na liście do wygaszenia są Nova Premier, multimodalny Nova 2 Omni (dotąd w preview), generator wideo Reel i generator obrazów Canvas. Cytowani w artykule pracownicy mówią o trybie "keep the lights on": obecni klienci zachowują wsparcie, ale nad rozwojem tych modeli nikt już nie pracuje.

W ofercie zostają Nova 2 Lite, Nova 2 Sonic (mowa), platforma Nova Forge i agentowa Nova Act. Co z Nova 2 Pro (wciąż w preview) - nie wiadomo, źródła o nim nie wspominają. Ludzi i moc obliczeniową z wygaszanych zespołów Amazon przerzuca do jednego projektu - modelu frontier prowadzonego przez Pietera Abbeela. Premiera ma być na grudniowym re:Invent, prawdopodobnie znowu pod marką Nova.

Zanim zaczniesz migrować: to na razie doniesienie prasowe. AWS nie opublikował żadnego komunikatu, a status każdego modelu sprawdzisz w dokumentacji Bedrocka, w tabeli cyklu życia modeli. Wycofywanie przebiega etapami: model dostaje status Legacy z datą końca życia wyznaczoną co najmniej pół roku naprzód i przestaje być dostępny dla nowych klientów, a po tej dacie przechodzi w EOL i przestaje odpowiadać. Jeśli masz produkcyjny workload na Premier, Canvas albo Reel, zdążysz z migracją. Zamiennik wybierz jednak teraz, a nie w miesiącu, w którym AWS ogłosi datę EOL.

Amazon przez dwa lata budował własne modele do wszystkiego i tego wyścigu z OpenAI ani Anthropic nie wygrał. Dobrze zarabia za to na hostowaniu i sprzedaży modeli innych firm w Bedrocku. Spodziewaj się więc, że w katalogu Bedrocka będzie przybywać modeli zewnętrznych dostawców.

GPT-5.6 dostępne w Amazon Bedrock

Od połowy lipca rodzina GPT-5.6 jest ogólnie dostępna w Amazon Bedrock: Sol (flagowy, nastawiony na rozumowanie), Terra (środek stawki) i Luna (szybki, tani). To ciąg dalszy czerwcowego rolloutu, w którym do Bedrocka weszły GPT-5.5, GPT-5.4 i Codex. Cała rodzina OpenAI weszła do katalogu AWS w dwa miesiące.

Po co używać GPT przez Bedrock, skoro OpenAI ma własne API? Głównie przez rozliczenia i uprawnienia. Koszt modelu ląduje na rachunku AWS razem z resztą infrastruktury, dostępem sterujesz przez IAM i nie trzymasz w repozytoriach kluczy API. Dane przetwarzasz w wybranym regionie, co w firmach z wymogami compliance bywa warunkiem, bez którego rozmowa się kończy. No i aplikacja napisana pod Bedrock przechodzi z GPT na Claude zmianą identyfikatora modelu, bez przepisywania integracji.

Nowa konsola Bedrocka: projekty, porównywarka modeli i znajome API

Konsola Bedrocka doczekała się dużej przebudowy. AWS ogłosił ją na początku czerwca i rozwijał przez lipiec. Co się zmieniło:

  • Katalog modeli z porównywarką. Modele GPT, Claude i open-weight porównasz w jednym widoku, razem z oknem kontekstu i limitami usługi.
  • Projekty. Eksperymenty i ewaluacje siedzą w jednym projekcie zamiast w osobnych zakładkach, tam też widzisz metryki użycia.
  • Zgodność z API Anthropic i OpenAI. Nowy silnik inferencji (endpoint bedrock-mantle) obsługuje Anthropic Messages API oraz OpenAI Responses i Chat Completions. Kod napisany pod SDK tych firm zadziała po podmianie endpointu.
  • Dokumentacja z podstawionymi zmiennymi. Snippety w konsoli mają już wpisane identyfikatory Twojego projektu, więc kopiujesz i uruchamiasz.
Uwaga na endpointy: stara konsola zostaje. Agenci, Knowledge Bases, Guardrails, fine-tuning oraz API InvokeModel i Converse pracują dalej na endpoincie bedrock-runtime. Nowa konsola obsługuje modele na bedrock-mantle. Jeśli Twój kod woła bedrock-runtime, ta zmiana Cię nie dotyczy.

Agenci AI wchodzą do produkcji

Czerwcowy AWS Summit w Nowym Jorku (17 czerwca) był w całości o agentach, a większość ogłoszeń trafiła do konsol od razu. Najważniejsze:

  • Amazon Bedrock Managed Knowledge Base, czyli zarządzany pipeline RAG z konektorami do danych i retrieverem radzącym sobie ze złożonymi zapytaniami. Mniej własnego kodu do indeksowania dokumentów i liczenia embeddingów.
  • Web Search w Bedrock AgentCore - zarządzane wyszukiwanie, dzięki któremu agent opiera odpowiedź na aktualnych źródłach z sieci i podaje, skąd wziął informacje.
  • AgentCore Harness, od dnia premiery w GA - produkcyjny agent bez ręcznego pisania pętli orkiestracji.

Z tej samej serii pochodzi S3 Annotations. Do obiektu w Amazon S3 dopniesz teraz do 1 GB przeszukiwalnego kontekstu pod agentów i automatyczne workflow.

Jeden przycisk w konsoli Lambdy, jeśli kod piszesz z AI

W konsoli AWS Lambda pojawił się przycisk "Copy agent prompt". Kopiuje gotowy prompt, który konfiguruje asystenta kodowania (Claude Code, Kiro, Cursor, GitHub Copilot, Codex) do pracy z serverlessem: podpina Serverless MCP server i serverlessowe skille jeszcze przed startem pracy. Skille pochodzą z Agent Toolkit for AWS - nowego zestawu skilli, pluginów i zarządzanego serwera AWS MCP Server, który daje asystentom aktualną wiedzę o usługach AWS i kontrolowany dostęp do zasobów konta. Konfiguracja to chwila, a generowany kod przestaje wyglądać jak z tutoriala z 2021 roku.

Uczysz się do certyfikatu? Egzamin AI Practitioner sprawdza już agentów i MCP

W polskich materiałach nikt o tym nie napisał. A jeśli zdajesz w tym roku, zdajesz już z nowego zakresu: 30 kwietnia 2026 AWS opublikował wersję 1.1 przewodnika egzaminacyjnego AWS Certified AI Practitioner, a zmiany weszły na egzamin mniej więcej miesiąc później. Doszło:

  • Agentic AI. Definicje agentów, wzorce systemów wieloagentowych, zarządzanie pamięcią, użycie narzędzi i orkiestracja workflow.
  • Model Context Protocol. Rola MCP w łączeniu agentów z systemami zewnętrznymi. Protokół jest teraz zagadnieniem egzaminacyjnym na poziomie foundational.
  • Rozliczanie za tokeny. Na egzaminie trzeba umieć opisać token-based pricing i jego wpływ na koszt oraz wydajność inferencji.
  • Context engineering, destylacja modeli, LLM-as-a-judge oraz wykrywanie halucynacji i grounding (RAG, walidacja wyjścia).
  • Nowe usługi w zakresie: Bedrock AgentCore, Kiro, Strands Agents, Amazon Q, AWS Transform, SageMaker JumpStart oraz Amazon Aurora.
Sprawdź, z czego się uczysz: kursy i testy przygotowujące sprzed wiosny 2026 nie mają agentów, MCP ani nowych usług w materiale. Porównaj spis treści swojego kursu z aktualnym przewodnikiem egzaminacyjnym ze strony AWS i uzupełnij braki. Jeśli dopiero wybierasz certyfikat, porównanie wszystkich ścieżek znajdziesz w artykule który certyfikat AWS wybrać.

Wspólny mianownik: za AI w AWS płacisz tokenami

Amazon odpuszcza własne modele, ale rozbudowuje Bedrock jako miejsce, w którym kupujesz cudze. Rozliczenie idzie za tokeny: osobno za wejściowe (Twój prompt), osobno za wyjściowe (odpowiedź modelu), a stawki między modelami różnią się kilkudziesięciokrotnie. Token-based pricing trafił do egzaminu AI Practitioner z tego samego powodu, dla którego kiedyś trzeba było umieć policzyć godziny EC2. Bez tego nie oszacujesz rachunku za Bedrock.

Na eksperymenty wystarczą grosze, jeśli wybierzesz mniejszy model (w rodzinie GPT-5.6 jest nim Luna, u Anthropic - Haiku). Problem zaczyna się przy agentach, bo tam o liczbie wywołań modelu decyduje sam agent. Rachunek za pętlę, która sama zdecydowała o trzydziestu krokach, bywa o rząd wielkości wyższy, niż zakładałeś przy pisaniu prompta. Policzę to na konkretnych stawkach w osobnym artykule o kosztach AI na AWS.

Jak śledzić nowości AWS samemu

Do tego przeglądu wystarczyły mi trzy źródła: strona "What's New with AWS", czyli oficjalna lista nowości AWS z filtrem po kategorii Machine Learning, cotygodniowe podsumowania na AWS News Blog oraz release notes Bedrocka i AgentCore w dokumentacji. Jeśli wolisz gotowy skrót, kolejny odcinek wychodzi pod koniec sierpnia w kategorii Aktualności Cloud.

Najczęstsze pytania o AI w AWS

Czy modele Nova znikają z Amazon Bedrock?

Nie wszystkie i nie od razu. Według Business Insidera Amazon wygasza rozwój Nova Premier, Nova 2 Omni, Reel i Canvas, ale w ofercie zostają Nova 2 Lite, Nova 2 Sonic, Nova Forge i Nova Act. Wycofywanie w Bedrocku przebiega etapami (status Legacy z co najmniej półrocznym wyprzedzeniem, dopiero potem EOL), więc istniejące aplikacje mają czas na przejście. Jeśli używasz któregoś z wygaszanych modeli produkcyjnie, sprawdź tabelę cyklu życia modeli w dokumentacji Amazon Bedrock i zaplanuj zamiennik.

Czym różni się używanie GPT przez Bedrock od bezpośredniego API OpenAI?

Wywołujesz ten sam model, ale w infrastrukturze AWS - z płatnością na rachunku AWS, dostępem przez IAM i przetwarzaniem w wybranym regionie, co upraszcza zgodność z RODO i politykami firmowymi. Do tego dochodzi swoboda zmiany dostawcy modelu bez przebudowy aplikacji. Stawki za tokeny bywają inne niż w cenniku OpenAI, więc zanim wybierzesz, porównaj je pod swój scenariusz.

Czy muszę przechodzić na nową konsolę Bedrocka?

Nie. Nowa konsola obsługuje modele na endpoincie bedrock-mantle i jest zgodna z API Anthropic oraz OpenAI. Dotychczasowa konsola, API InvokeModel i Converse na endpoincie bedrock-runtime, a także Agenci, Knowledge Bases i Guardrails działają bez zmian. Nowe projekty najlepiej zaczynać w nowej konsoli, istniejących nic nie zmusza do migracji.

Zdaję AWS Certified AI Practitioner w tym roku - z czego się uczyć?

Z materiałów zgodnych z wersją 1.1 przewodnika egzaminacyjnego, opublikowaną 30 kwietnia 2026. Egzamin sprawdza teraz agentic AI, Model Context Protocol, rozliczanie za tokeny, context engineering oraz usługi takie jak Bedrock AgentCore, Kiro i Strands Agents. Materiały sprzed wiosny 2026 w ogóle tych tematów nie omawiają. Zacznij od aktualnego exam guide ze strony AWS, a ścieżki certyfikacyjne porównaj w naszym przewodniku po certyfikatach AWS.

Od czego zacząć naukę AI na AWS, jeśli dopiero zaczynam?

Od Amazon Bedrock, bo to centralna usługa generatywnej AI w AWS i punkt wyjścia do agentów, RAG i guardraili. Wybierz mały, tani model, wykonaj pierwsze wywołania z konsoli i przez SDK, obserwując zużycie tokenów. Ścieżkę certyfikacyjną porównasz potem w przewodniku po certyfikatach.
Emil Kowalczyk

Pasjonat chmury i twórca CloudManiak.pl. Na co dzień MSP Engineer w amerykańskiej firmie ClearScale (AWS Premier Tier Partner). Pomagam osobom wchodzącym do świata chmury zdobywać wiedzę i certyfikaty.