在近期于纽约举行的2025年峰会上，亚马逊云科技Agentic AI领域的重磅发言引发了业界的广泛关注。亚马逊云科技Agentic AI副总裁Swami Sivasubramanian提出，未来能够在竞争中脱颖而出的企业，并非那些对趋势预测最为精准的企业，而是那些能够迅速应对变化的企业。这一观点直击当前企业AI部署的核心难题：尽管全球企业在AI领域的累计投入已达数千亿美元，但如何将这些技术潜力转化为实际的生产力，仍是亟待解决的问题。
据《福布斯》报道，尽管越来越多的企业开始尝试使用AI代理，但由于基础设施的限制、安全方面的顾虑以及运营复杂性，许多企业在大规模部署AI代理时遇到了重重困难。
针对这一产业空白，亚马逊云科技推出了全栈式智能体系统Amazon Bedrock AgentCore，旨在改变企业AI的落地逻辑。该系统由七大核心模块构成，旨在满足企业从AI试点项目转向生产部署时的各种需求。Swami Sivasubramanian的观点在Amazon Bedrock AgentCore上得到了体现，即AI代理的能力并非仅凭一个大模型就能实现，而是需要包括执行环境、工具接入、上下文记忆、安全机制和观测能力在内的一系列通用能力。
在实际应用中，企业常面临AI代理跨系统调度资源时的程序性问题，如身份认证体系无法适配非人类操作者、网页操作工具依赖本地浏览器且不稳定、代码执行可能引发安全漏洞等。Amazon Bedrock AgentCore的七大模块正是为解决这些问题而设计，涵盖了agent的构建、运行、调用、记忆、交互和治理等关键环节。例如，AgentCore Runtime能提供持续8小时的任务运行能力，远超传统AI对话的15分钟时限；AgentCore Identity则实现了细粒度权限控制，使得AI操作可审计、可追溯。
更为关键的是，Amazon Bedrock AgentCore并非提供某个具体的AI代理应用，而是提供了一整套构建AI代理系统所需的通用能力底座。这解决了企业过去在构建AI代理时需要自行解决的一系列复杂且容易出错的工程问题，如代码执行、权限控制、工具接入等，从而直接影响了AI代理能否上线生产环境。
智能体规模化的另一重阻碍在于传统架构下数据存储成本与智能体效能之间的矛盾。在此次峰会上，亚马逊云科技发布的Amazon S3 Vectors云存储服务，作为首个原生支持向量处理的云存储服务，通过创新的存储结构，将向量处理成本降低了90%，同时保持亚秒级查询响应，支持千亿级知识图谱存取。这意味着AI代理能够“记住”更多的业务细节，拥有更强的推理能力和更稳定的历史一致性。
与此同时，亚马逊云科技还推出了Amazon Nova模型定制服务，解决了智能体的“智力本地化”需求。企业可以将行业术语、内部流程等专属知识注入模型，从而打造出“懂业务的AI助手”。这不仅提升了AI代理系统的决策准确性和内容可信度，也意味着AI能力真正融入了企业内部系统，成为数字化生产力的核心组成部分。
为了进一步推动AI代理生态的发展，亚马逊云科技在亚马逊云科技Marketplace中新增了“AI Agents与工具”分类。用户可以通过该渠道集中浏览、采购并部署由合作伙伴提供的各类AI代理与配套工具。无论是行业定制AI代理、API工具插件，还是与Amazon Bedrock兼容的执行组件，都可以通过Marketplace实现一键获取、按需部署。这解决了AI代理生态中“工具荒”的问题，提升了开发效率。
亚马逊云科技在此次发布中展现出的业务布局逻辑更为深远。四大设计原则——敏捷响应、基础重塑、数据协同、交付导向，构成了方法论框架，将技术发布升维为生产力范式的变革。根据Gartner的预测，到2027年，超过一半的首席数据与分析官（CDAO）将为数据素养和AI素养项目争取到专项预算。而Amazon Bedrock AgentCore的推出，正符合了这一趋势。
