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如何通往數10億Agents的未來？亞馬遜云科技給出答案

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如何通往數10億Agents的未來？亞馬遜云科技給出答案

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【TechWeb】12月22日消息 ， 在2025年亞馬遜云科技re:Invent全球大會上 ， 首席執行官Matt Garman曾預言：“未來會有數十億個Agent 。 ”
【如何通往數10億Agents的未來？亞馬遜云科技給出答案】這并非遙不可及的科幻構想 ， 而是正在發生的技術演進與商業現實 。 Gartner預測 ， 到2028年 ， 約33%的企業軟件應用將內嵌代理型（Agentic）AI ， 而2024年這一比例尚不足1%；與此同時 ， 15%的日常工作決策將由這些Agent自主完成 ， 2024年這一數值幾乎為零 。
隨著AI從“被動應答”的助手時代 ， 邁向“主動執行”的智能體（Agent）時代 ， 一場重塑工作方式、業務流程甚至產業格局的變革已拉開序幕 。 面對這一宏大未來 ， 企業如何應對？
在近期舉辦的re:Invent中國行北京站活動中 ， 亞馬遜云科技通過一系列產品發布與技術解讀 ， 清晰勾勒出了通往“數10億Agents”未來的現實路徑 。
從“助手”到“智能體”：范式變革已然發生
傳統的AI助手更多是一種輔助型工具 ， 它在接收到預設且具體的指令后完成信息檢索、內容整理等任務 。 而AI智能體（Agent）則代表著一種根本性的范式轉變 。
亞馬遜云科技大中華區產品部總經理陳曉建
亞馬遜云科技大中華區產品部總經理陳曉建在采訪中指出：“Agent可以完成完全開放性、甚至是模糊的工作 。 你不需要給它太多指引 ， 只需下達任務 ， 它會自行拆解步驟 ， 判斷需要拉取什么數據 ， 并協同外部系統完成任務 。 ” 這意味著Agent不再僅僅是工具 ， 而是成為“人的延伸” ， 能夠承擔許多此前必須由人類完成的復雜、非結構化工作 。
這種轉變在2025年進入加速期 ， 成為“Agentic AI的原點” 。 從亞馬遜云科技自身到Sony、Salesforce、Blue Origin等行業先鋒 ， Agent已被廣泛應用于內部辦公、客戶服務、產品研發等核心場景 。 特別是在代碼編寫領域 ， 自動化生成比例在許多公司已超過50% ， 部分甚至達到80%-90% 。
構建基石：全棧AI基礎設施的創新突破
陳曉建強調 ， 支撐數10億Agent穩定、高效、安全運行的首要前提 ， 是強大而靈活的AI基礎設施 。 亞馬遜云科技深諳此道 ， 并持續在硬件、軟件和系統層面進行深度創新 。
在硬件層面 ， 自研芯片戰略構成了性能與成本優勢的護城河 。 Amazon Graviton自研CPU已連續三年出貨量超過x86芯片總和；而專為AI訓練與推理設計的Amazon Trainium芯片 ， 不僅成為業界性價比標桿 ， 更承載了如Anthropic Claude模型100%的推理流量 。 在re:Invent 2025上發布的Amazon Trainium3 UltraServer ， 相比前代實現了計算能力4.4倍、內存帶寬3.9倍的飛躍 ， 并將每兆瓦功耗的處理能力提升5倍 。 與此同時 ， 面向未來的Amazon Trainium4也已規劃 ， 承諾在計算性能、能效和模型支持規模上實現新一輪跨越 。 此外 ， 亞馬遜云科技還發布了Amazon AI Factories ， 可將客戶自有數據中心轉化為高性能AI環境 ， 滿足嚴苛的合規與數據主權要求 。
在存儲與數據處理層面 ， 面向AI的優化同樣顯著 。 對象存儲服務Amazon S3推出了Amazon S3 Vectors ， 成為業界首個支持海量向量存儲與查詢的對象存儲服務 ， 單個存儲桶可容納數萬億向量 ， 將存儲與查詢成本降低高達90% 。 同時 ， 通過與Amazon OpenSearch Service的GPU加速向量索引功能結合 ， 客戶能以四分之一的成本、快10倍的速度構建向量索引 ， 為Agent的“記憶”與知識檢索提供了高性價比的解決方案 。
在系統軟件層面 ， 亞馬遜云科技通過如“Project Mantle”等項目重構底層模型部署系統 ， 利用Agent工具自身（如Amazon Quick）提升研發效率 ， 實現了在保障Serverless、安全性與擴展性的同時 ， 快速上架新模型 。 目前 ， Amazon Bedrock平臺已新增18款開放權重模型 ， 其中包括來自中國的Kimi K2 Thinking和MiniMax M2等前沿模型 ， 展現了其開放、多元的模型生態 。
核心引擎：Amazon Bedrock AgentCore——讓Agent開發“工業化”
如果說基礎設施是土壤 ， 那么開發平臺則是培育Agent的溫室 。 面對企業開發Agent時普遍遇到的模型調優、架構設計、上下文管理、安全隔離等挑戰 ， 亞馬遜云科技推出了Amazon Bedrock AgentCore 。
陳曉建強調 ， 作為一款創新的Agent平臺 ， Amazon Bedrock AgentCore不是一個單一工具 ， 而是一個集成了多種核心能力的完整平臺 ， 旨在將Agent開發從“手工作坊”帶入“工業化”時代 。
這些能力包括：
1、上下文管理（AgentCore Memory）：為Agent提供短期、長期及情景記憶（Episodic Memory） ， 使其能夠理解對話歷史、用戶偏好與業務場景 ， 實現個性化服務 。
2、身份與安全（AgentCore IdentityPolicy）：通過集成的Cedar策略語言 ， 可在Agent與外部工具之間實施實時、確定性的策略管控 ， 確保Agent行為嚴格符合企業規范（如大額交易需人工審核） ， 建立可信賴的“護欄” 。
3、安全運行時（AgentCore Runtime）：基于Amazon Lambda的microVM技術 ， 為每個Agent會話提供完全隔離、高度可伸縮的安全運行環境 。
4、工具集成與代碼解釋（AgentCore GatewayCode Interpreter）：便捷連接內外部數據源與API ， 并能安全執行代碼片段 ， 完成數據分析等復雜任務 。
5、評估與可觀測性（AgentCore EvaluationsObservability）：提供包含13種預設指標的自動化評估框架 ， 以及全面的監控能力 ， 保障Agent輸出質量與系統穩定 。
陳曉建指出 ， 對初創公司來說 ， 他們沒有完整的工程師團隊 ， 需要以最快速度推出產品 。 開發Agent底層能力并非他們的核心競爭力 ， 所以他們希望以最低成本、最快速度上線Agent能力 ， 這時Amazon Bedrock AgentCore就非常適用 。 因此 ， 目前Amazon Bedrock AgentCore的主要客戶不僅涵蓋大型企業 ， 也包括ISV和大量的初創企業 。
據介紹 ， 該平臺推出不到半年 ， 便已吸引VISA、澳大利亞國民銀行、ADP、Pulumi以及眾多初創公司等廣泛客戶 ， 覆蓋金融、軟件、醫療等多個行業 。
陳曉建透露 ， 目前全球及大中華區都有大量客戶在使用Amazon Bedrock AgentCore進行Agent開發 。 相信到2026年 ， 會有更多客戶在內部辦公及對外業務中逐漸使用Agent 。
垂直賦能：從員工體驗到行業場景的Agent落地
除了提供通用的開發平臺 ， 此次re:Invent全球大會亞馬遜云科技還推出了面向特定場景的“開箱即用”式Agent解決方案 ， 加速AI價值在具體業務中的釋放：
前沿Agent：推出了Kiro自主Agent（智能編程）、Amazon Security Agent（安全運維）和Amazon DevOps Agent（開發運維）三款前沿Agent ， 針對軟件開發與IT運營中的高頻復雜場景提供深度智能化支持 。
Amazon Connect推出系列Agentic AI新功能：在客服領域 ， 為其領先的云呼叫中心服務注入多項Agentic AI新功能 ， 包括基于Nova 2 Sonic的類人實時語音對話 ， 助力豐田等企業打造無縫客戶體驗 。
Amazon Transform推出系列新：專注于解決“技術債務”難題的現代化Agent 。 Amazon Transform的自定義功能使所有傳統系統在任意軟件、代碼、庫和框架上均可實現快速的大規模現代化 。 同時 ， Amazon Transform可將全棧Windows現代化的速度提升至5倍 ， 并消除客戶高達70%的維護和許可成本 。 它能自動化分析、遷移和重構老舊代碼（如大型機、.NET應用） ， 幫助像湯森路透這樣的客戶每月遷移數百萬行代碼 ， 從封閉系統平滑過渡至現代化云架構 ， 節省巨額許可成本并提升敏捷性 。
預計2026 ， Agent將步入“嚴肅場景”
展望未來 ， 亞馬遜云科技大中華區產品技術總監王曉野預判 ， 2026年將是Agent從內部效率工具走向外部關鍵業務、從“有趣嘗試”步入“嚴肅場景”的關鍵一年 。 其標志是Agent必須在可信賴（Trust） 和可靠（Reliable） 方面達到更高標準 。
“此前大家覺得通用型Agent在制作PPT或文檔方面已經很成熟 ， 但到了嚴肅場景 ， 比如處理涉及支付的信件 ， 或者像亞馬遜云科技電商推出的Buy For Me（直接幫用戶下單買東西）功能 ， 就需要極高的安全性與可靠性 。 ”王曉野指出 ， Amazon Bedrock AgentCore這次發布的幾個重要功能 ， 包括Policy in Amazon Bedrock AgentCore和Amazon Bedrock AgentCore Evaluations有一個共性 ， 就是讓Agent具備可信賴和可靠的特質 ， 從而進入更嚴肅的應用場景 。
當Agent開始處理涉及支付、交易、醫療建議或法律合規等高風險任務時 ， 僅靠模型本身的“概率輸出”是不夠的 ， 必須輔以基于確定規則（如Cedar策略）的外部控制和自動化評估體系 。
王曉野介紹 ， 通過Automated Reasoning（自動推理技術）這種傳統數學推理方式 ， 在模型之外由另一套方法控制Agent的輸出是否正確 。 明年Agent將從相對簡單的場景邁向更多嚴肅的企業級場景 ， 安全性及可靠性更高的應用將變得更多 。
亞馬遜云科技正在通過全棧能力 ， 為Agent大規模進入生產系統的“最后一公里”鋪平道路 。
陳曉建強調 ， 通往數10億Agents的未來 ， 并非僅是模型的競賽 ， 更是一場關于全棧創新能力、工程化體系和深厚企業服務經驗的綜合性較量 。
亞馬遜云科技的答案清晰而有力：
全棧縱深：從自研芯片（Trainium/Graviton）、全球基礎設施 ， 到模型平臺（Bedrock）、開發框架（AgentCore） ， 再到垂直應用（Quick/Connect/Transform） ， 提供了端到端的解決方案 。
客戶為本：始終從企業實際的生產環境挑戰（安全、合規、成本、性能、可觀測性）出發進行產品設計 ， 將復雜留給自己 ， 將簡單留給客戶 。
持續創新：在云核心服務（如S3 Vectors）和AI基礎設施上持續迭代 ， 以“Why Not”的精神不斷突破可能性邊界 。
數10億Agents的未來圖景正在徐徐展開 。 這場變革將不僅關乎技術 ， 更關乎每一個組織如何重構工作流程、如何定義人機協作的新范式 。 陳曉建表示 ， 亞馬遜云科技憑借其全面的技術布局、深度的行業洞察和堅定的長期投入 ， 正為數以百萬計的企業提供著通往這一未來的可靠橋梁與強大引擎 。 （果青）

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