用 AtScale 与 Amazon Bedrock AgentCore 在 AWS 上构建智能体 AI 语义层
原标题：Build a semantic layer for agentic AI on AWS with AtScale and Amazon Bedrock AgentCore
AI 摘要
AWS 机器学习博客发布教程，介绍如何用 AtScale 作为语义层，在 Amazon Bedrock AgentCore 上构建面向智能体 AI 的语义层。AtScale 采用维度建模，以基于 YAML 的语义建模语言（SML）编写模型并纳入 Git 版本管理，同时通过 SQL、XMLA 和 MCP 三种协议暴露同一模型。教程以客户 360 场景为例，数据存放在 Amazon Redshift Serverless，由 Bedrock 上的 Claude Sonnet 4.6 规划查询，AgentCore 托管 Strands 智能体并管理凭证，AtScale 在查询时执行 RBAC、行级安全和视角控制。
正文节选
Build a semantic layer for agentic AI on AWS with AtScale and Amazon Bedrock AgentCore In the first post in this series, we built a semantic layer on AWS using Stardog’s knowledge graph over Amazon Aurora and Amazon Redshift. We ran a Strands agent on Amazon Bedrock AgentCore against that layer. The second post kept the same customer 360 (C360) pattern and swapped in Denodo’s data virtualization platform, extending the source mix to include an on-premises PostgreSQL cluster. This post uses the s