AgenticAI軍備競賽升級(jí)！亞馬遜云科技亮出底牌，定義下一條賽道

作者：王聰彬

從去年的GenAI到今年的Agentic AI，新一輪的AI落地正進(jìn)一步加速。

今年re:Invent，亞馬遜云科技的關(guān)注點(diǎn)也發(fā)生了根本變化，不再強(qiáng)調(diào)“生成式 AI 產(chǎn)品矩陣”，而是著手構(gòu)建一套系統(tǒng)性的Agentic AI生態(tài)，讓Agent不止能調(diào)用工具，而是能夠穩(wěn)定、持續(xù)地執(zhí)行真實(shí)業(yè)務(wù)。

聚焦生產(chǎn)級(jí)AI Agent的構(gòu)建，亞馬遜云科技Agentic AI副總裁Swami Sivasubramanian提煉出四條關(guān)鍵路徑：構(gòu)建、效率、可信、可靠，構(gòu)成從概念驗(yàn)證到生產(chǎn)部署的完整技術(shù)體系。

這四個(gè)路徑恰好對應(yīng)Agent的開發(fā)、推理、決策、執(zhí)行全生命周期。而且re:Invent帶來了多項(xiàng)全新能力升級(jí)，為這一路線補(bǔ)齊了關(guān)鍵拼圖。

亞馬遜云科技Agentic AI副總裁Swami Sivasubramanian

一、Easy to Build易于構(gòu)建：Agent的門檻正在被重寫

構(gòu)建Agent說難不難，說簡單也不簡單。因?yàn)檎嬲璧K企業(yè)落地的往往不是模型，而是工程體系。亞馬遜云科技正在進(jìn)一步降低這道門檻，讓企業(yè)能夠以最少的工程量搭建出真正“跨工具、跨系統(tǒng)、可執(zhí)行任務(wù)”的Agent。

今年7月的紐約峰會(huì)上，亞馬遜云科技就已經(jīng)帶來了Amazon Bedrock AgentCore，它提供不是某一個(gè)具體Agent，而是企業(yè)構(gòu)建Agent所需的一整套通用能力底座。

可以說Amazon Bedrock AgentCore正在將阻礙Agent從PoC走向生產(chǎn)的五大難題逐一拆解：AgentCore Runtime提供無服務(wù)器、完全會(huì)話隔離的運(yùn)行環(huán)境；AgentCore Memory引入情景記憶Episodic Memory，讓Agent能基于歷史經(jīng)驗(yàn)持續(xù)學(xué)習(xí)；AgentCore Identity打通亞馬遜云科技與第三方服務(wù)的統(tǒng)一IAM體系，使身份與權(quán)限管理可管理；AgentCore Gateway實(shí)現(xiàn)工具、數(shù)據(jù)與其他Agent的智能發(fā)現(xiàn)與安全接入，構(gòu)建跨系統(tǒng)的執(zhí)行能力；AgentCore Observability將工作流、運(yùn)行狀態(tài)全面納入可觀測體系，與CloudWatch深度集成。

亞馬遜云科技的目標(biāo)，是把構(gòu)建Agent的過程標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化，讓開發(fā)者專注于業(yè)務(wù)邏輯，把基礎(chǔ)設(shè)施的復(fù)雜性全部交給自己來承擔(dān)。

與此同時(shí)，亞馬遜云科技還推出了開源框架Amazon Strands Agents SDK，進(jìn)一步降低Agent 的開發(fā)門檻。其利用大模型的推理能力自主完成規(guī)劃與工具調(diào)用，開發(fā)者只需提供提示詞和工具列表，Agent即可自行判斷何時(shí)、如何執(zhí)行任務(wù)。相比傳統(tǒng)的預(yù)定義工作流，這種方式顯著簡化了構(gòu)建過程，讓Agent真正具備“自我決策、按需行動(dòng)”的能力。

目前Amazon Strands Agents SDK的下載量已經(jīng)超過500萬次。隨著TypeScript支持和邊緣設(shè)備能力的加入，開發(fā)者可以用最少的代碼構(gòu)建出可執(zhí)行真實(shí)任務(wù)的Agent。

Amazon Strands Agents SDK工程化價(jià)值也在企業(yè)實(shí)踐中迅速驗(yàn)證，Cox Automotive將車輛估價(jià)流程從2天壓縮到30分鐘；Blue Origin部署了2700個(gè)Agent覆蓋了70%的員工，在 T-REX項(xiàng)目中工程師交付效率提升75%，質(zhì)量提升40%。

二、Efficiency效率：讓Agent不止能跑，還能跑得快

模型定制可以構(gòu)建高效的Agent，但企業(yè)最大的問題不是你是否應(yīng)該定制你的模型，而是能以多快的速度開始。

如今大模型在企業(yè)任務(wù)中已經(jīng)足夠智能，但效率與專業(yè)度往往難以兼得。亞馬遜云科技則定制三項(xiàng)技術(shù)構(gòu)建高效Agent：監(jiān)督微調(diào)將通用模型轉(zhuǎn)變?yōu)轭I(lǐng)域“專家”；模型蒸餾可以在保留95–98% 效果的前提下帶來最高10倍推理提速，使輕量模型可規(guī)模化部署；強(qiáng)化學(xué)習(xí)則基于行動(dòng)反饋持續(xù)優(yōu)化策略，讓Agent的決策更穩(wěn)健、更貼近業(yè)務(wù)預(yù)期。

然而，要讓Agentic AI真正成為企業(yè)級(jí)工具，還需要新的效率引擎，四項(xiàng)新增能力展示出亞馬遜云科技如何實(shí)現(xiàn)高效訓(xùn)練、微調(diào)和規(guī)?；瘓?zhí)行上的全面提升。

能否消除所有復(fù)雜性和成本，同時(shí)獲得先進(jìn)的訓(xùn)練技術(shù)？這就是Amazon Bedrock推出強(qiáng)化微調(diào)（Reinforcement Fine-Tuning, RFT）的原因。強(qiáng)化微調(diào)可以幫助客戶無需深厚的機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)知識(shí)或大量標(biāo)記數(shù)據(jù)，就能提高模型準(zhǔn)確性，現(xiàn)在Amazon Bedroc自動(dòng)化了整個(gè)強(qiáng)化微調(diào)工作流程，平均使模型的準(zhǔn)確性提升66%。目前支持Amazon Nova，很快將支持開放權(quán)重模型。

目前，Amazon Bedrock已經(jīng)提供了模型微調(diào)功能，但許多客戶仍希望完全掌控定制，并充分利用自身數(shù)據(jù)。Amazon SageMaker AI推出了無服務(wù)器模型定制能力，支持對Amazon Nova、Qwen、Llama、DeepSeek等熱門模型進(jìn)行定制，并可通過簡單幾步直接部署到Amazon Bedrock或SageMaker上。同時(shí)，支持RLAIF、RLHF、DPO等強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠基于最適合任務(wù)的模型實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)定制。

訓(xùn)練基礎(chǔ)模型通常需要大量資金與技術(shù)能力，現(xiàn)在借助Amazon Nova Forge，企業(yè)可以以最簡便、最具成本效益的方式構(gòu)建前沿模型?？梢栽谟?xùn)練檢查點(diǎn)，將專有數(shù)據(jù)與亞馬遜云科技的數(shù)據(jù)集混合使用，從而打造出既具前沿智能，又針對特定行業(yè)和業(yè)務(wù)用例量身定制的模型。

在模型構(gòu)建或訓(xùn)練過程中，常會(huì)發(fā)生故障。隨著模型規(guī)模擴(kuò)大、訓(xùn)練集群增大，故障頻率也隨之上升。Amazon SageMaker HyperPod推出了Checkpointless Training無檢查點(diǎn)訓(xùn)練功能，能夠在幾分鐘內(nèi)自動(dòng)恢復(fù)訓(xùn)練，大幅降低故障恢復(fù)時(shí)間和成本。

三、Trust信任：如何讓一個(gè)能自主行動(dòng)的Agnet變得可信？

目前看來，Agent最大的問題不是能力，而是可控性。企業(yè)需要知道Agent為什么做出這個(gè)決策？是否越權(quán)？能否審計(jì)？

模型會(huì)產(chǎn)生幻覺、在復(fù)雜規(guī)則或邏輯上出錯(cuò)，推理過程也存在缺陷。如果缺乏信任，就需要在每一步加入人工干預(yù)，或?qū)⒉僮髁鞒叹幋a化，但這些措施都會(huì)削弱Agent的創(chuàng)造力和自主性。

如何在保證Agent自由度的同時(shí)，明確安全操作邊界？

自動(dòng)推理與大型語言模型的結(jié)合提供了解答，就是所謂的“神經(jīng)符號(hào)AI”。亞馬遜云科技通過三種方式應(yīng)用：第一，驗(yàn)證大型語言模型輸出，并在發(fā)現(xiàn)問題時(shí)建立反饋循環(huán)；第二，基于自動(dòng)推理輸出訓(xùn)練大型語言模型，如使用Lean定理證明器；第三，將自動(dòng)推理驗(yàn)證器嵌入大型語言模型推理基礎(chǔ)設(shè)施，實(shí)現(xiàn)“約束編碼”。

受亞馬遜云科技內(nèi)部規(guī)范與自動(dòng)推理成功實(shí)踐的啟發(fā)，Kiro團(tuán)隊(duì)也將規(guī)范理念直接融入產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)范驅(qū)動(dòng)的生成式IDE，通過規(guī)范指導(dǎo)代碼生成、測試生成及正確性驗(yàn)證。

另外關(guān)于信任，re:Invent首日還發(fā)布了Policy in Amazon Bedrock AgentCore，其提供了實(shí)時(shí)且確定性的審計(jì)與控制能力，管理Agent與外部工具及數(shù)據(jù)的交互。用戶可用自然語言描述允許的操作，系統(tǒng)會(huì)將其轉(zhuǎn)換為基于開源授權(quán)語言Cedar的形式化表示，其語義在Lean定理證明器中得到形式化驗(yàn)證。近期，還加入了基于自動(dòng)推理的分析功能，可用于推演和驗(yàn)證策略的語義。

四、Reliability可靠性：Agent從“能跑”到“能長期穩(wěn)定運(yùn)行”

對于Agent，模型固然重要，但是運(yùn)行穩(wěn)定性也同等重要，亞馬遜云科技正將“執(zhí)行可靠性”升級(jí)到基礎(chǔ)設(shè)施等級(jí)。

Amazon Nova Act今年早些時(shí)候推出了預(yù)覽版，在re:Invent大會(huì)上也正式發(fā)布。Amazon Nova Act能夠幫助開發(fā)者構(gòu)建、部署和管理大量可靠的Agent，從而實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)環(huán)境UI工作流程的自動(dòng)化。它基于定制的Amazon Nova 2 Lite模型，能夠出色地驅(qū)動(dòng)瀏覽器、支持API調(diào)用，并在必要時(shí)將問題升級(jí)至人工處理。

Swami Sivasubramanian做了一個(gè)比喻，就像建立數(shù)百個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)“健身房”，讓Agent在其中運(yùn)行數(shù)千個(gè)工作流程，經(jīng)過數(shù)十萬次交互不斷學(xué)習(xí)模式，最終具備可靠應(yīng)對現(xiàn)實(shí)企業(yè)場景的能力。

目前Amazon Nova Act在企業(yè)工作流程中實(shí)現(xiàn)90%可靠性，與其他AI框架相比，能以最快的速度實(shí)現(xiàn)價(jià)值，并簡化部署過程。

另外，re:Invent第一天發(fā)布的AgentCore Evaluations也是CIO反響最強(qiáng)烈的功能之一，其可以使用內(nèi)置評(píng)估工具來評(píng)估常見的質(zhì)量維度，例如正確性、幫助性、工具選擇準(zhǔn)確率、安全性、目標(biāo)成功率和上下文相關(guān)性。

“這是因?yàn)槠髽I(yè)在構(gòu)建Agent時(shí)面臨的一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)就是周期過長，評(píng)估能力是加速Agent開發(fā)與落地的核心環(huán)節(jié)?！眮嗰R遜云科技Agentic AI總監(jiān)Madhu Parthasarathy說道。這背后主要原因在于信心的構(gòu)建。

Agent具備一定的判斷能力和自主性，關(guān)系到客戶有信心部署Agent，一個(gè)智能體從原型開發(fā)到要調(diào)整再到落地需要很長的時(shí)間，引入評(píng)估機(jī)制后，企業(yè)無需承擔(dān)重型工作負(fù)載，開發(fā)周期可以從幾個(gè)月縮短到幾天。

寫在最后

如今，亞馬遜云科技構(gòu)建的是整個(gè)Agentic AI生態(tài)，而不是單點(diǎn)產(chǎn)品。而且四大路徑也不是功能分類，是系統(tǒng)性工程。Forrester副總裁兼首席分析師戴鯤指出，此次是亞馬遜云科技首次以系統(tǒng)化方式推出Agentic AI生態(tài)，對CIO和CTO而言，這不僅是技術(shù)升級(jí)，更是組織運(yùn)營模式重構(gòu)的起點(diǎn)。

未來的企業(yè)，不只是會(huì)使用AI的企業(yè)，而是能夠?qū)崿F(xiàn)自治智能的企業(yè)，而亞馬孫云科技給出了系統(tǒng)級(jí)的答案。

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