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亞馬遜云科技,為Agentic AI按下了“加速鍵”。
2025年12月1日-5日,2025 亞馬遜云科技re:Invent在拉斯維加斯舉辦,主題為“Agentic AI”。此次大會,亞馬遜云科技圍繞AI基礎設施、推理系統、數據、構建工具等發布多項重磅創新。
以云為底座,重構智能創新范式,亞馬遜云科技帶領眾多企業邁向Agentic AI時代。
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▲圖:亞馬遜云科技首席執行官Matt Garman
亞馬遜云科技首席執行官Matt Garman表示,“AI助手的時代正在被AI Agent取代…未來每家公司,每一個可以想象的領域中都會運行數十億個Agent。”
回望人類科技的發展歷程,無論是蒸汽機、電氣化還是計算機革命,都曾極大解放生產力,創造非凡的商業價值。如今,Agentic AI時代已悄然來臨。如何拿到下一個時代的“船票”,已成為所有企業都需要面對的時代課題。
正如Android為硬件廠商提供了可直接落地的“萬能底座”,在亞馬遜云科技的幫助下,一眾企業也能靈活使用Agent創造更多價值。可以預見,亞馬遜云科技將成為Agentic AI時代的“新基建”。
一、行業痛點明顯
Agentic AI趨勢不可阻擋
毫無疑問,生成式AI已成為近兩年科技行業的最大風口。然而遺憾的是,時至今日,大部分生成式AI應用均囿于“聊天機器人”,并未在生產場景中創造太多實實在在的價值。
對此,亞馬遜云科技Agentic AI副總裁Swami Sivasubramanian表示,傳統Agent開發需預設所有場景流程,不僅代碼維護難度高,還易因意外情況導致失敗,并且多數概念驗證沒有考慮快速部署能力、復雜的內存系統、身份訪問管理、工具連接、可觀測性五大生產障礙。
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▲圖:亞馬遜云科技Agentic AI副總裁Swami Sivasubramanian
零態LT(ID:LingTai_LT)了解到,傳統Agent開發多為“定制化腳本+碎片化組件”模式,缺乏標準化部署流程、環境適配能力和彈性擴縮容機制,PoC(概念驗證,Proof of Concept)階段表現正常的Agent,在生產環境中可能會面臨部署周期長、環境不兼容、峰值扛不住等問題,無法快速響應業務需求。
這不僅會導致Agent難以從過往生產實踐的成敗中真正學習,也會極大削弱運營型科技企業針對不同用戶提供長效性‘千人千面’服務的能力。
而在生產環境中,Agent還需要自主調用企業內部系統、外部工具,但傳統Agent開發未建立“非人類實體”的身份認證、權限控制、操作審計機制,存在權限濫用、數據泄露、操作不可追溯等安全風險。
為了進一步挖掘AI技術的商業價值,目前科技企業紛紛押注Agentic AI。根據天眼查媒體綜合信息,及Fortune Business Insights統計的數據顯示,預計2025~2032年,全球Agentic AI市場規模將從72.9億美元增長到883.5億美元,復合年增長率為42.80%。
在Agentic AI引領下一輪科技革命的關鍵時刻,行業亟需一家肩負社會責任的科技企業,以系統性的技術創新和生態建設,打通制約產業升級的瓶頸,為行業打開新的增長通道。
二、為客戶提供可靠技術路徑憑什么是亞馬遜云科技
作為全球領先的云計算服務提供商,亞馬遜云科技早已洞察到,一眾企業正面臨著Agent原型無法順利走向生產環境的挑戰,因而推出了開源Agent開發框架Amazon Strands Agents SDK以及Agent基礎設施Amazon Bedrock AgentCore,可以針對性解決前文提到的Agent在生產活動中落地的五大障礙。
先來看最基礎的快速部署能力。
此前企業基于傳統平臺構建Agent,往往需要搭建模型推理服務、工具調度框架、多Agent協同環境等,動輒耗時數月才能打造一個可運轉的基礎骨架。
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反觀亞馬遜云科技推出的Amazon Strands Agents SDK,打破傳統模式,以模型驅動為核心,無需預定義工作流,可以讓模型自主適配各類實際場景。企業只需要寫業務邏輯,不需要寫“基礎設施層”代碼,即可快速部署。
對此,S&P Global Market Intelligence MI企業技術和可持續發展技術負責人Helene Astier表示,“過去,在Astra平臺上部署一個Agent往往需要數周時間。現在借助AgentCore,我們可以在幾分鐘內創建并部署一個Agent或MCP服務器。”
2025 亞馬遜云科技re:Invent大會上,還為Amazon Strands Agents SDK增加了TypeScript以及邊緣設備支持兩項功能,覆蓋全球最流行的編程語言之一,并解鎖了汽車、游戲、機器人等領域的全新場景。
而這兩項新功能的加入,對科技行業進一步實現Agent的廣泛商業化落地有十分重要的意義。有助于科技企業深入探索全場景智能生態。
不過需要注意的是,Swami Sivasubramanian認為,只有好的開發框架還不夠,從PoC到生產的鴻溝需要一個托管系統來填補。為此,亞馬遜云科技打造了一套標準化的Agent開發、部署、運行工具Amazon Bedrock AgentCore。
來看內存系統。
為了讓Agent可以隨著時間推移形成對用戶的連貫認知,亞馬遜云科技的AgentCore Memory新增Episodic記憶功能,可以通過結構化方式記錄上下文、推理過程、操作及結果,為用戶創造長期價值。
比如,當用戶獨自出行時,亞馬遜云科技的Agent可能會在航班起飛前45分鐘提醒前往機場;幾個月以后,當發現用戶攜帶家人前往相同目的地時,基于Episodic Memory,Agent回顧上次家庭旅行時,會發現因孩子們找玩具、行李箱重、安檢排隊長等混亂情況耽誤了較長的出行時間,自動將出發時間調整為提前兩小時。
零態LT(ID:LingTai_LT)認為,亞馬遜云科技的Episodic Memory進一步升級Agent能力,將極大提升科技企業與用戶之間的聯系。此前,大部分生成式AI工具僅有瞬時記憶,很難長時間記住用戶的個性化需求。基于Memory記憶功能,科技企業打造的服務型產品,可以與用戶產生更緊密的聯系。
接著看身份訪問管理。
傳統IAM系統多為人類用戶設計,而企業又擁有不同的數據接口,Agent難以獲得精細化的數據訪問權限。為此,亞馬遜云科技推出了AgentCore Identity,僅需幾行代碼,即可實現跨亞馬遜云科技應用與Slack、Zoom等第三方服務的身份訪問管理。
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事實證明,AgentCore Identity確實可以創造非凡的商業價值,特別是對于需要整合多個系統的企業至關重要。亞馬遜云科技全球專家與合作伙伴副總裁Dr. Ruba Borno透露,豐田聯合麥肯錫、德勤與亞馬遜云科技打造的AI驅動供應鏈系統,整合了超30份分散系統數據,創造10億美元商業價值,庫存減少60%,電商銷量翻倍。
再來看工具連接。
Agent的核心價值在于“自主調用工具解決復雜問題”,然而,企業中存在大量無法提供API接口的老舊系統(“祖傳系統”),這些系統只能通過UI界面操作,傳統Agent缺乏標準化的工具接入框架、協議適配能力和錯誤重試機制,導致工具連接成本高、兼容性差、調用不穩定,無法形成高效的工具鏈。
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為此,亞馬遜云科技特別打造了專為“AI看不懂的祖傳系統”而生的Amazon Nova Act,通過強化學習,在數百個“健身房”模擬環境中訓練,可在Web、App等場景下實現UI自動化服務,可靠性超90%。
盡管目前MCP接口也正逐步成熟,但不可能所有的開發者均主動接入MCP生態。在此背景下,亞馬遜云科技打造Amazon Nova Act,體現了其擁有務實的產品態度,以及對客戶需求的深層次洞察。
最后是可觀測性。
Agent最大的特點在于可自主執行任務,但問題也隨之而來,由于傳統開發模式缺乏對Agent的運行狀態、決策邏輯、任務執行過程、資源消耗的實時監控、日志采集、異常告警機制,Agent運行時,很像是一個“黑盒”。
2025 亞馬遜云科技re:Invent上,亞馬遜云科技杰出科學家、自動推理領域權威Byron Cook就拋出一個尖銳的問題:“你會把信用卡交給Agent嗎?就像交給一個幾歲的小朋友去購物一樣,他可能會幫你買到你想要的商品,但最終你也可能得到一大堆你并不需要的東西。”
當企業缺乏對Agent的信任時,往往會以額外的人工審核、繁復的流程管控作為補償,但這種“過度干預”反而束縛了Agent的創造力與自主性,削弱了智能系統真正的價值。
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有鑒于此,亞馬遜云科技推出了神經符號AI,可結合大語言模型和自動推理數學邏輯驗證,確保Agent行為正確性。亞馬遜云科技的神經符號AI,會在驗證輸出、訓練數據生成、約束解碼等維度,引入自動推理系統,實時糾偏,以確保AI的輸出始終符合邏輯規則。
正如Byron Cook所言,“形式化推理與生成式AI的結合,是構建可信Agent的游戲規則改變者。”推出神經符號AI,不光說明亞馬遜云科技具備極強的技術實力,更昭示出其正以突破性的融合智能技術,為全球企業構建更可靠、更可控、更具可解釋性的AI基礎設施。
零態LT(ID:LingTai_LT)梳理亞馬遜云科技在Agentic AI領域的一系列布局發現,其早已突破傳統云服務商“賣水人”的角色定位,致力于將Agent打造成企業隨取隨用的底層能力與創新基礎設施,更像是所有企業都觸手可及的AI“引擎”。
在此過程中,亞馬遜云科技把自然語言升級為新時代的生產力接口,使各類開發者都能夠以更低成本、更高可靠性、可規模化的方式,構建、部署與運營具備推理、記憶與自主進化能力的Agent。
對于正處在智能化轉型關鍵期的各行各業而言,亞馬遜云科技不僅提供工具,更提供確定性——讓企業在不確定的技術周期中依然能夠穩步演進、持續創新。這種以基礎設施形態托舉產業升級的能力,正是當下科技行業最為稀缺的價值,也讓亞馬遜云科技成為推動全球智能化進程的重要力量。
三、企業出海關鍵時亞馬遜云科技堅實“護航”
隨著AI時代逐漸來臨,中國企業如果想在全球市場占據優勢地位,必然需要依靠云計算服務提供商賦能,在Agentic AI領域展現較強的競爭力。
在此過程中,亞馬遜云科技已然成為中國科技出海的首選。
這不光是因為亞馬遜云科技提供一系列完備的Agentic AI貼身服務,可以幫助中國企業針對全球各地的特殊需求進行靈活地Agent創新,更在于其在全球市場擁有出眾的影響力以及極佳的可靠性。
2025亞馬遜云科技 re:Invent 大會上,Matt Garman透露,亞馬遜云科技全球數據中心網絡覆蓋38個地區、120個可用區。2024年,亞馬遜云科技增加38千兆瓦的數據中心容量,并擁有超900萬公里陸地和海底電纜,為世界上最大專用網絡。
眾所周知,云計算產業的規模效應十分明顯,算力充沛,往往意味著企業更具成本優勢。亞馬遜云科技實用計算高級副總裁Peter DeSantis透露,亞馬遜云科技自研AI芯片Trainium3的成本較同類低40%。基于此,亞馬遜云科技可以大幅減輕客戶的使用成本。
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此外,亞馬遜云科技還擁有極強的可靠性。根據天眼查媒體綜合信息,及弗若斯特沙利文披露的數據顯示,亞馬遜云科技以99.99%的超高可用性,成為中國唯一達“四個九”標準的云服務提供商,穩定性較行業平均水平高出5倍。
AI時代,云計算服務提供商不光需要在基礎設施層面提供較強的可靠性,更需要在Agent應用維度,為企業提供安全性防護。
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亞馬遜云科技就推出了Amazon Bedrock AgentCore,一系列用于安全會話、安全連接、安全身份驗證的組件,使企業能夠規模化、安全地構建、部署和運營Agent。其中,Policy in Amazon Bedrock AgentCore功能,用戶僅需使用自然語言,即可設定Agent可訪問的工具和數據、可執行的操作以及適用條件。比如,跨境電商企業為了避免惡意退單,可以用自然語言對Agent下達“當退款金額高于1萬元時,阻止客戶退款操作”的指令,保障資金安全。
對于企業來說,安全性不僅是Agent能否落地的前提,更直接決定了其可控性和可持續性。只有在安全機制嚴密、數據邊界清晰的基礎上,企業才能放心地將Agent納入核心業務流程,讓智能體真正參與決策、執行與協同,從而提升效率、降低成本,實現更可預測的業務增長。
依托全球影響力與業界領先的可靠性、安全性,亞馬遜云科技已成為眾多企業Agentic AI轉型過程中信賴的核心底座。目前,Amazon S3存儲超500萬億對象,每秒處理2億次請求;Amazon Bedrock正為全球超10萬家公司的人工智能推理提供支持。
事實證明,這些企業選擇亞馬遜云科技,確實做出了正確的判斷。憑借行業領先的Agentic AI能力與貼身式服務體系,亞馬遜云科技正在為客戶創造可觀的價值。
比如,通過亞馬遜云科技,國際期刊出版集團康泰納仕構建了統一內容系統與數據湖倉,可通過AI翻譯實現內容跨區域聯合發布,數字收入占比達70%,《紐約客》付費訂閱超100萬。
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這還僅僅是個開始,在主題演講的爐邊對話環節,Matt Garman透露,亞馬遜云科技正加大AI基礎設施投入力度,目標是打造4000億美元規模的業務,這將為合作伙伴創造價值2~3萬億美元的潛在業務機會。
伴隨生成式AI技術加速演進,中國科技企業正迎來前所未有的戰略窗口期——不再滿足于在本土市場穩扎穩打,而是以Agentic AI技術的突破為契機,沖擊全球市場。然而,Agentic AI的全球化部署,十分考驗企業在算力、平臺、數據、可靠性等多個層面的綜合能力。
要想真正駛入國際競爭的深水區,中國企業迫切需要一艘能夠穿越不確定性的“旗艦母艦”。
好在,亞馬遜云科技已經針對Agentic AI的復雜性與產業化挑戰,構建起覆蓋基礎設施、工具鏈、推理平臺、安全體系在內的全棧能力。從構建自治智能體的底層支撐,到提供跨區域、可擴展的推理平臺,再到實現數據治理、安全合規、成本優化等關鍵能力,亞馬遜云科技幾乎為中國企業準備好了出海所需的一切“航海圖”與“護航艦隊”。
正是在這樣穩固而開放的技術底座之上,中國Agentic AI企業有望在全球舞臺上加速落地創新場景,縮短商業化周期,搶占智能化時代的制高點。可以預見,充分挖掘亞馬遜云科技技術優勢的中國企業,將在全球市場展現極強的競爭力。
四、寫在最后
回望科技產業演進史,每一次決定性的技術躍遷,從PC互聯網到移動互聯網,再到云計算與大模型時代,無不以科技巨頭在底層奠定“新土壤”為前提。正是這些基礎能力的演進,激活了全球科技創新。
而今,全球科技正站在Agentic AI的拐點前夜,行業普遍感受到從PoC到規模化落地之間的巨大斷層。亞馬遜云科技敏銳洞察到這一結構性痛點,率先構筑起覆蓋基礎設施、智能體框架、數據治理、安全合規與全球部署的系統化能力,為Agentic AI的產業化鋪設了真正可依賴的技術底座。
正如Swami Sivasubramanian所言,“有了Agentic AI,我們處于這樣一個時刻:只要擁有想法,你就擁有不受限制去創造的自由,能夠以前所未有的速度從概念邁向實際影響,去攻克那些曾經看似不可能解決的問題。”
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作者|邸天宇
編輯|胡展嘉
運營|陳佳慧
出品|零態LT(ID:LingTai_LT)
頭圖|亞馬遜云科技官方供圖
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