跨越「試驗」到「生產」鴻溝，亞馬遜雲科技Agent能力組合重塑AI格局！

轉自：津雲

【ZOL中關村在線原創行業觀點】在當今數字化浪潮中，人工智能技術正以前所未有的速度重塑各行業的發展格局。從自動化流程到智能決策支持，企業對AI的應用需求日益增長，而Agentic AI更是成爲了推動業務創新和效率提升的關鍵力量。然而，儘管AI領域取得了諸多技術突破，但在實際企業應用中，Agentic AI的部署卻面臨着重重困難，如技術複雜性高、集成難度大、缺乏統一標準等，嚴重製約了其大規模推廣和應用。

這一背景下，上周在美國紐約舉辦的亞馬遜雲科技峰會成為科技界的焦點盛會，亞馬遜雲科技在會上重磅發佈了一系列Agent能力組合，為行業帶來了全新的解決方案和發展思路，推動AI Agent部署進入新的階段，有望打破現有的技術瓶頸，加速AI技術在企業級場景的廣泛應用。

亞馬遜雲科技的創新之舉

峰會上匯聚了全球頂尖的科技專家、行業領袖以及眾多企業代表，成為展示前沿技術成果和行業趨勢的重要平臺。亞馬遜雲科技在此次峰會上推出的一系列Agent能力組合引發了廣泛關注。

其中最引人注目的當數Amazon Bedrock AgentCore。作為業內首個專為大規模部署和運行AI Agents打造的能力體系，AgentCore憑藉其強大的功能組合和創新的設計理念，為解決企業級AI Agent部署難題提供了全新思路。它涵蓋了七大核心功能模塊，全面覆蓋Agent從開發到上線所需的系統能力。

除了AgentCore，亞馬遜雲科技還推出了一系列相關技術和工具，如Amazon Nova模型的定製能力、原生向量存儲服務Amazon S3 Vectors、面向Agent協作的Strands Agents SDK、全新IDE工具Kiro等，進一步豐富了企業的AI開發工具箱。此外，亞馬遜雲科技Marketplace中新增的「AI Agents與工具」分類，以及向亞馬遜雲科技生成式AI創新中心追加的1億美元投資，都彰顯了亞馬遜雲科技在推動AI Agent發展方面的堅定決心。

突破AI Agent部署瓶頸

長期以來，AI Agent的部署一直面臨着從原型到生產落地的困難。許多企業在嘗試將AI Agent應用於實際業務時，發現現有的技術方案難以滿足企業級應用的需求，導致AI項目無法大規模推廣。這一問題成爲了制約行業發展的重要瓶頸。

正如亞馬遜雲科技大中華區產品部總經理陳曉建所説：「agent的能力並不是靠一個大模型就能實現的，它需要有執行環境、有工具接入、有上下文記憶、有安全機制、有觀測能力。這些通用能力，過去沒人系統地打包交付。」

亞馬遜雲科技此次發佈的Agent能力組合，特別是Amazon Bedrock AgentCore，正是針對這一痛點而來的。AgentCore提供了一套完整的AI Agent運行底座，以標準化的方式構建具備上下文、可擴展、可控可查的Agent系統。它將Agent所需的通用能力進行了模塊化封裝，讓開發者可以專注於業務邏輯本身，而不必耗費大量精力在底層基礎設施的搭建和管理上，從而加速AI Agent從單點試驗向企業級規模應用的轉變。

從行業角度來看，Amazon Bedrock AgentCore的框架解耦設計具有重大意義。其靈活性和開放性使得企業能夠根據自身需求選擇不同的技術和方案，避免了對特定廠商的過度依賴。正如《福布斯》報道所指出的，這種設計讓亞馬遜雲科技能夠爭取到企業的AI投入，且不受客户具體AI實施方案的限制。與依賴特定廠商的方案相比，AgentCore在AI Agent市場逐步成熟之際展現出更強的可持續性，幫助企業規避可能限制未來靈活性的技術綁定風險，為行業的健康發展提供了有力支持。

Amazon Bedrock AgentCore作為此次發佈的核心產品，其七大功能模塊藴含着強大的技術實力，為AI Agent的部署和運行提供了堅實的保障。

AgentCore Runtime為企業級AI Agent的長期穩定運行提供了支持。它允許單次對話session運行長達8小時，遠超業內常見時長，支持同步與異步任務，並具備完整的會話隔離能力，可運行多種開源與商用Agent框架。這使得企業能夠處理複雜的業務流程，滿足不同場景下的多樣化需求。

AgentCore Memory負責管理Agent的「記憶系統」，支持短期記憶與長期記憶，並能在多個Agent間共享記憶，實現跨會話的上下文延續。這一功能對於構建具有連貫性和一致性的AI Agent至關重要，能夠提升用户體驗，使Agent在與用户的交互過程中表現得更加智能和自然。

AgentCore Identity提供了基於標準協議的Agent身份驗證與權限控制，支持與多種主流身份服務集成。它可以為不同任務、用户上下文分配臨時、細粒度權限，確保Agent在系統間調用資源時的安全性和可控性，有效保護企業敏感數據和資源。

AgentCore Gateway將API、Lambda函數、企業內部服務轉化為Agent可識別和調用的工具，使Agent具備「調度現實世界中已有系統」的能力。通過最小改動即可接入現有服務，支持自動工具發現、調用路徑映射、響應內容結構化等功能，極大地降低了企業集成現有系統和服務的難度。

AgentCore Code Interpreter為Agent提供安全、託管的代碼執行環境。開發者可指定運行語言、資源上限、安全策略等參數，確保Agent「寫出來的代碼」只在預期範圍內運行。這對於需要運行復雜邏輯、處理數據或生成可視化結果的任務至關重要，能夠提升Agent的智能化水平和應用範圍。

AgentCore Browser Tool基於雲端定製瀏覽器構建的網頁交互模塊，允許Agent瀏覽網頁、填寫表單、點擊按鈕等。不依賴本地瀏覽器，也不受模型能力限制，適用於大量任務需訪問互聯網、調用網頁信息、操作第三方SaaS系統的場景。

AgentCore Observability提供運行日誌、執行鏈路、性能指標等實時觀測能力，基於Amazon CloudWatch構建，可與現有可觀測性平臺無縫集成。這讓開發者能夠「看得見」Agent的行為路徑，便於調試、合規審覈、性能分析與持續優化，確保Agent系統的穩定運行。

助力企業構建可持續AI Agent系統

亞馬遜雲科技在此次發佈中提出的構建AI Agent系統的四項戰略原則，為企業提供了清晰的行動指引，幫助企業明確構建Agent系統所需的關鍵能力邊界與落地路徑。

原則1——1.以敏捷為核心競爭力。在Agent系統快速發展的背景下，企業必須具備快速切換模型、工具、框架的能力。亞馬遜雲科技通過開放架構和多模型支持，確保客户在技術路徑變化時仍具備可持續性，使企業能夠靈活應對市場的變化和業務的需求。

原則2——重塑面向agent時代的基礎能力。Agent不僅是簡單的聊天工具，它跨系統執行任務、調動資源、作出決策，必須具備安全、身份管理、可觀測性等底層能力。Amazon Bedrock AgentCore正是對這些能力的系統重構，為企業打造堅實的AI Agent運行基礎。

原則3——以模型選擇與數據優勢實現卓越成效。Agent效果的關鍵在於模型與數據的協同。亞馬遜雲科技既提供Nova等多種模型的選擇權，也通過S3 Vectors等服務幫助企業構建自己的專屬知識語境，從而提升Agent的性能和業務價值。

原則3——部署真正改變體驗的解決方案。技術最終要服務業務，亞馬遜雲科技提供如Kiro、Transform等可直接部署的Agent解決方案，幫助客户從實驗階段走向業務交付，將AI能力轉化為用户體驗與生產力提升，實現業務的增長和創新。

這些戰略原則貫穿於AgentCore及其他發佈內容中，共同構成了亞馬遜雲科技的AI Agent系統建設方法論。它不僅解釋了AgentCore等產品和服務的設計邏輯，還為企業在架構設計、服務選擇、數據管理和業務落地等方面提供了全面的指導，幫助企業構建可持續的AI Agent系統，釋放AI的商業價值。

寫在最后

亞馬遜雲科技在紐約峰會上發佈的一系列AI Agent能力組合，無疑是AI領域的一次重大突破。從Amazon Bedrock AgentCore的強大功能，到其他相關技術和服務的協同支持，再到清晰的戰略原則指導，這一系列舉措為企業提供了全方位的AI Agent解決方案，推動AI從試驗走向實際成效，加速企業的數字化轉型進程。

隨着這些新技術和工具的應用，企業將能夠更高效地構建、部署和管理AI Agents，實現業務流程的自動化和智能化，提升競爭力。同時，整個AI行業也將因亞馬遜雲科技的推動而迎來新的發展機遇，吸引更多的企業和開發者投入到AI Agent的研發和應用中，共同探索AI技術的無限可能。

未來，我們有理由相信，在亞馬遜雲科技等領先企業的引領下，AI Agent將在更多行業和領域得到廣泛應用，為人類創造更加智能、便捷的未來。這不僅是技術的進步，更是企業和社會發展的全新里程碑，值得我們共同期待和見證。

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