【ZOL中关村在线原创行业观点】在当今数字化浪潮中，人工智能技术正以前所未有的速度重塑各行业的发展格局。从自动化流程到智能决策支持，企业对AI的应用需求日益增长，而Agentic AI更是成为了推动业务创新和效率提升的关键力量。然而，尽管AI领域取得了诸多技术突破，但在实际企业应用中，Agentic AI的部署却面临着重重困难，如技术复杂性高、集成难度大、缺乏统一标准等，严重制约了其大规模推广和应用。
这一背景下，上周在美国纽约举办的亚马逊云科技峰会成为科技界的焦点盛会，亚马逊云科技在会上重磅发布了一系列Agent能力组合，为行业带来了全新的解决方案和发展思路，推动AI Agent部署进入新的阶段，有望打破现有的技术瓶颈，加速AI技术在企业级场景的广泛应用。
亚马逊云科技的创新之举
峰会上汇聚了全球顶尖的科技专家、行业领袖以及众多企业代表，成为展示前沿技术成果和行业趋势的重要平台。亚马逊云科技在此次峰会上推出的一系列Agent能力组合引发了广泛关注。
其中最引人注目的当数Amazon Bedrock AgentCore。作为业内首个专为大规模部署和运行AI Agents打造的能力体系，AgentCore凭借其强大的功能组合和创新的设计理念，为解决企业级AI Agent部署难题提供了全新思路。它涵盖了七大核心功能模块，全面覆盖Agent从开发到上线所需的系统能力。
除了AgentCore，亚马逊云科技还推出了一系列相关技术和工具，如Amazon Nova模型的定制能力、原生向量存储服务Amazon S3 Vectors、面向Agent协作的Strands Agents SDK、全新IDE工具Kiro等，进一步丰富了企业的AI开发工具箱。此外，亚马逊云科技Marketplace中新增的“AI Agents与工具”分类，以及向亚马逊云科技生成式AI创新中心追加的1亿美元投资，都彰显了亚马逊云科技在推动AI Agent发展方面的坚定决心。
突破AI Agent部署瓶颈
长期以来，AI Agent的部署一直面临着从原型到生产落地的困难。许多企业在尝试将AI Agent应用于实际业务时，发现现有的技术方案难以满足企业级应用的需求，导致AI项目无法大规模推广。这一问题成为了制约行业发展的重要瓶颈。
正如亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建所说：“agent的能力并不是靠一个大模型就能实现的，它需要有执行环境、有工具接入、有上下文记忆、有安全机制、有观测能力。这些通用能力，过去没人系统地打包交付。”
亚马逊云科技此次发布的Agent能力组合，特别是Amazon Bedrock AgentCore，正是针对这一痛点而来的。AgentCore提供了一套完整的AI Agent运行底座，以标准化的方式构建具备上下文、可扩展、可控可查的Agent系统。它将Agent所需的通用能力进行了模块化封装，让开发者可以专注于业务逻辑本身，而不必耗费大量精力在底层基础设施的搭建和管理上，从而加速AI Agent从单点试验向企业级规模应用的转变。
从行业角度来看，Amazon Bedrock AgentCore的框架解耦设计具有重大意义。其灵活性和开放性使得企业能够根据自身需求选择不同的技术和方案，避免了对特定厂商的过度依赖。正如《福布斯》报道所指出的，这种设计让亚马逊云科技能够争取到企业的AI投入，且不受客户具体AI实施方案的限制。与依赖特定厂商的方案相比，AgentCore在AI Agent市场逐步成熟之际展现出更强的可持续性，帮助企业规避可能限制未来灵活性的技术绑定风险，为行业的健康发展提供了有力支持。
Amazon Bedrock AgentCore作为此次发布的核心产品，其七大功能模块蕴含着强大的技术实力，为AI Agent的部署和运行提供了坚实的保障。
AgentCore Runtime为企业级AI Agent的长期稳定运行提供了支持。它允许单次对话session运行长达8小时，远超业内常见时长，支持同步与异步任务，并具备完整的会话隔离能力，可运行多种开源与商用Agent框架。这使得企业能够处理复杂的业务流程，满足不同场景下的多样化需求。
AgentCore Memory负责管理Agent的“记忆系统”，支持短期记忆与长期记忆，并能在多个Agent间共享记忆，实现跨会话的上下文延续。这一功能对于构建具有连贯性和一致性的AI Agent至关重要，能够提升用户体验，使Agent在与用户的交互过程中表现得更加智能和自然。
AgentCore Identity提供了基于标准协议的Agent身份验证与权限控制，支持与多种主流身份服务集成。它可以为不同任务、用户上下文分配临时、细粒度权限，确保Agent在系统间调用资源时的安全性和可控性，有效保护企业敏感数据和资源。
AgentCore Gateway将API、Lambda函数、企业内部服务转化为Agent可识别和调用的工具，使Agent具备“调度现实世界中已有系统”的能力。通过最小改动即可接入现有服务，支持自动工具发现、调用路径映射、响应内容结构化等功能，极大地降低了企业集成现有系统和服务的难度。
AgentCore Code Interpreter为Agent提供安全、托管的代码执行环境。开发者可指定运行语言、资源上限、安全策略等参数，确保Agent“写出来的代码”只在预期范围内运行。这对于需要运行复杂逻辑、处理数据或生成可视化结果的任务至关重要，能够提升Agent的智能化水平和应用范围。
AgentCore Browser Tool基于云端定制浏览器构建的网页交互模块，允许Agent浏览网页、填写表单、点击按钮等。不依赖本地浏览器，也不受模型能力限制，适用于大量任务需访问互联网、调用网页信息、操作第三方SaaS系统的场景。
AgentCore Observability提供运行日志、执行链路、性能指标等实时观测能力，基于Amazon CloudWatch构建，可与现有可观测性平台无缝集成。这让开发者能够“看得见”Agent的行为路径，便于调试、合规审核、性能分析与持续优化，确保Agent系统的稳定运行。
助力企业构建可持续AI Agent系统
亚马逊云科技在此次发布中提出的构建AI Agent系统的四项战略原则，为企业提供了清晰的行动指引，帮助企业明确构建Agent系统所需的关键能力边界与落地路径。
原则1——1.以敏捷为核心竞争力。在Agent系统快速发展的背景下，企业必须具备快速切换模型、工具、框架的能力。亚马逊云科技通过开放架构和多模型支持，确保客户在技术路径变化时仍具备可持续性，使企业能够灵活应对市场的变化和业务的需求。
原则2——重塑面向agent时代的基础能力。Agent不仅是简单的聊天工具，它跨系统执行任务、调动资源、作出决策，必须具备安全、身份管理、可观测性等底层能力。Amazon Bedrock AgentCore正是对这些能力的系统重构，为企业打造坚实的AI Agent运行基础。
原则3——以模型选择与数据优势实现卓越成效。Agent效果的关键在于模型与数据的协同。亚马逊云科技既提供Nova等多种模型的选择权，也通过S3 Vectors等服务帮助企业构建自己的专属知识语境，从而提升Agent的性能和业务价值。
原则3——部署真正改变体验的解决方案。技术最终要服务业务，亚马逊云科技提供如Kiro、Transform等可直接部署的Agent解决方案，帮助客户从实验阶段走向业务交付，将AI能力转化为用户体验与生产力提升，实现业务的增长和创新。
这些战略原则贯穿于AgentCore及其他发布内容中，共同构成了亚马逊云科技的AI Agent系统建设方法论。它不仅解释了AgentCore等产品和服务的设计逻辑，还为企业在架构设计、服务选择、数据管理和业务落地等方面提供了全面的指导，帮助企业构建可持续的AI Agent系统，释放AI的商业价值。
写在最后
亚马逊云科技在纽约峰会上发布的一系列AI Agent能力组合，无疑是AI领域的一次重大突破。从Amazon Bedrock AgentCore的强大功能，到其他相关技术和服务的协同支持，再到清晰的战略原则指导，这一系列举措为企业提供了全方位的AI Agent解决方案，推动AI从试验走向实际成效，加速企业的数字化转型进程。
随着这些新技术和工具的应用，企业将能够更高效地构建、部署和管理AI Agents，实现业务流程的自动化和智能化，提升竞争力。同时，整个AI行业也将因亚马逊云科技的推动而迎来新的发展机遇，吸引更多的企业和开发者投入到AI Agent的研发和应用中，共同探索AI技术的无限可能。
未来，我们有理由相信，在亚马逊云科技等领先企业的引领下，AI Agent将在更多行业和领域得到广泛应用，为人类创造更加智能、便捷的未来。这不仅是技术的进步，更是企业和社会发展的全新里程碑，值得我们共同期待和见证。
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