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(tǒng)、數(shù)據(jù)、構建工具等發(fā)布多項重磅創(chuàng)新。

以云為底座，重構智能創(chuàng)新范式，亞馬遜云科技帶領眾多企業(yè)邁向Agentic AI時代。

▲圖：亞馬遜云科技首席執(zhí)行官Matt Garman

亞馬遜云科技首席執(zhí)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(shù)十億個Agent?！?/p>

回望人類科技的發(fā)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(chǎn)力，創(chuàng)造非凡的商業(yè)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(yè)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(yè)也能靈活使用Agent創(chuàng)造更多價值?？梢灶A見，亞馬遜云科技將成為Agentic AI時代的“新基建”。

一、行業(yè)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(yè)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(chǎn)場景中創(chuàng)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(tǒng)Agent開發(fā)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(shù)概念驗證沒有考慮快速部署能力、復雜的內存系統(tǒng)、身份訪問管理、工具連接、可觀測性五大生產(chǎn)障礙。

▲圖：亞馬遜云科技Agentic AI副總裁Swami Sivasubramanian

零態(tài)LT（ID：LingTai_LT）了解到，傳統(tǒng)Agent開發(fā)多為“定制化腳本+碎片化組件”模式，缺乏標準化部署流程、環(huán)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(xiàn)正常的Agent，在生產(chǎn)環(huán)境中可能會面臨部署周期長、環(huán)境不兼容、峰值扛不住等問題，無法快速響應業(yè)務需求。

這不僅會導致Agent難以從過往生產(chǎn)實踐的成敗中真正學習，也會極大削弱運營型科技企業(yè)針對不同用戶提供長效性‘千人千面’服務的能力。

而在生產(chǎn)環(huán)境中，Agent還需要自主調用企業(yè)內部系統(tǒng)、外部工具，但傳統(tǒng)Agent開發(fā)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(shù)據(jù)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(yè)價值，目前科技企業(yè)紛紛押注Agentic AI。根據(jù)天眼查媒體綜合信息，及Fortune Business Insights統(tǒng)計的數(shù)據(jù)顯示，預計2025～2032年，全球Agentic AI市場規(guī)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(yè)亟需一家肩負社會責任的科技企業(yè)，以系統(tǒng)性的技術創(chuàng)新和生態(tài)建設，打通制約產(chǎn)業(yè)升級的瓶頸，為行業(yè)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(yè)正面臨著Agent原型無法順利走向生產(chǎn)環(huán)境的挑戰(zhàn)，因而推出了開源Agent開發(fā)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(chǎn)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(yè)基于傳統(tǒng)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(xié)同環(huán)境等，動輒耗時數(shù)月才能打造一個可運轉的基礎骨架。

反觀亞馬遜云科技推出的Amazon Strands Agents SDK，打破傳統(tǒng)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(yè)只需要寫業(yè)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(yè)技術和可持續(xù)發(fā)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(shù)周時間?，F(xiàn)在借助AgentCore，我們可以在幾分鐘內創(chuàng)建并部署一個Agent或MCP服務器?！?/p>

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(yè)進一步實現(xiàn)Agent的廣泛商業(yè)化落地有十分重要的意義。有助于科技企業(yè)深入探索全場景智能生態(tài)。

不過需要注意的是，Swami Sivasubramanian認為，只有好的開發(fā)框架還不夠，從PoC到生產(chǎn)的鴻溝需要一個托管系統(tǒng)來填補。為此，亞馬遜云科技打造了一套標準化的Agent開發(fā)、部署、運行工具Amazon Bedrock AgentCore。

來看內存系統(tǒng)。

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(chuàng)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(fā)現(xiàn)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(fā)現(xiàn)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(fā)時間調整為提前兩小時。

零態(tài)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(yè)與用戶之間的聯(lián)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?；贛emory記憶功能，科技企業(yè)打造的服務型產(chǎn)品，可以與用戶產(chǎn)生更緊密的聯(lián)系。

接著看身份訪問管理。

傳統(tǒng)IAM系統(tǒng)多為人類用戶設計，而企業(yè)又擁有不同的數(shù)據(jù)接口，Agent難以獲得精細化的數(shù)據(jù)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(xiàn)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。

事實證明，AgentCore Identity確實可以創(chuàng)造非凡的商業(yè)價值，特別是對于需要整合多個系統(tǒng)的企業(yè)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(lián)合麥肯錫、德勤與亞馬遜云科技打造的AI驅動供應鏈系統(tǒng)，整合了超30份分散系統(tǒng)數(shù)據(jù)，創(chuàng)造10億美元商業(yè)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(yè)中存在大量無法提供API接口的老舊系統(tǒng)（“祖?zhèn)飨到y(tǒng)”），這些系統(tǒng)只能通過UI界面操作，傳統(tǒng)Agent缺乏標準化的工具接入框架、協(xié)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(wěn)定，無法形成高效的工具鏈。

為此，亞馬遜云科技特別打造了專為“AI看不懂的祖?zhèn)飨到y(tǒng)”而生的Amazon Nova Act，通過強化學習，在數(shù)百個“健身房”模擬環(huán)境中訓練，可在Web、App等場景下實現(xiàn)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(fā)者均主動接入MCP生態(tài)。在此背景下，亞馬遜云科技打造Amazon Nova Act，體現(xiàn)了其擁有務實的產(chǎn)品態(tài)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(zhí)行任務，但問題也隨之而來，由于傳統(tǒng)開發(fā)模式缺乏對Agent的運行狀態(tài)、決策邏輯、任務執(zhí)行過程、資源消耗的實時監(jiān)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(yè)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(chuàng)造力與自主性，削弱了智能系統(tǒng)真正的價值。

有鑒于此，亞馬遜云科技推出了神經(jīng)符號AI，可結合大語言模型和自動推理數(shù)學邏輯驗證，確保Agent行為正確性。亞馬遜云科技的神經(jīng)符號AI，會在驗證輸出、訓練數(shù)據(jù)生成、約束解碼等維度，引入自動推理系統(tǒng)，實時糾偏，以確保AI的輸出始終符合邏輯規(guī)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(guī)則改變者?！蓖瞥錾窠?jīng)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(yè)構建更可靠、更可控、更具可解釋性的AI基礎設施。

零態(tài)LT（ID：LingTai_LT）梳理亞馬遜云科技在Agentic AI領域的一系列布局發(fā)現(xiàn)，其早已突破傳統(tǒng)云服務商“賣水人”的角色定位，致力于將Agent打造成企業(yè)隨取隨用的底層能力與創(chuàng)新基礎設施，更像是所有企業(yè)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(chǎn)力接口，使各類開發(fā)者都能夠以更低成本、更高可靠性、可規(guī)?；姆绞?，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(yè)而言，亞馬遜云科技不僅提供工具，更提供確定性——讓企業(yè)在不確定的技術周期中依然能夠穩(wěn)步演進、持續(xù)創(chuàng)新。這種以基礎設施形態(tài)托舉產(chǎn)業(yè)升級的能力，正是當下科技行業(yè)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(yè)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(yè)如果想在全球市場占據(jù)優(yōu)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(xiàn)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(yè)針對全球各地的特殊需求進行靈活地Agent創(chuàng)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(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡覆蓋38個地區(qū)、120個可用區(qū)。2024年，亞馬遜云科技增加38千兆瓦的數(shù)據(jù)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(wǎng)絡。

眾所周知，云計算產(chǎn)業(yè)的規(guī)模效應十分明顯，算力充沛，往往意味著企業(yè)更具成本優(yōu)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%?；诖?，亞馬遜云科技可以大幅減輕客戶的使用成本。

此外，亞馬遜云科技還擁有極強的可靠性。根據(jù)天眼查媒體綜合信息，及弗若斯特沙利文披露的數(shù)據(jù)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(wěn)定性較行業(yè)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(yè)提供安全性防護。

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(yè)能夠規(guī)?；?、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(shù)據(jù)、可執(zhí)行的操作以及適用條件。比如，跨境電商企業(yè)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(yè)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(xù)性。只有在安全機制嚴密、數(shù)據(jù)邊界清晰的基礎上，企業(yè)才能放心地將Agent納入核心業(yè)務流程，讓智能體真正參與決策、執(zhí)行與協(xié)同，從而提升效率、降低成本，實現(xiàn)更可預測的業(yè)務增長。

依托全球影響力與業(yè)界領先的可靠性、安全性，亞馬遜云科技已成為眾多企業(yè)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(yè)選擇亞馬遜云科技，確實做出了正確的判斷。憑借行業(yè)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(chuàng)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(tǒng)一內容系統(tǒng)與數(shù)據(jù)湖倉，可通過AI翻譯實現(xiàn)內容跨區(qū)域聯(lián)合發(fā)布，數(shù)字收入占比達70%，《紐約客》付費訂閱超100萬。

這還僅僅是個開始，在主題演講的爐邊對話環(huán)節(jié)，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(guī)模的業(yè)務，這將為合作伙伴創(chuàng)造價值2～3萬億美元的潛在業(yè)務機會。

伴隨生成式AI技術加速演進，中國科技企業(yè)正迎來前所未有的戰(zhàn)略窗口期——不再滿足于在本土市場穩(wěn)扎穩(wěn)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(yè)在算力、平臺、數(shù)據(jù)、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(qū)，中國企業(yè)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(jīng)針對Agentic AI的復雜性與產(chǎn)業(yè)化挑戰(zhàn)，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(qū)域、可擴展的推理平臺，再到實現(xiàn)數(shù)據(jù)治理、安全合規(guī)、成本優(yōu)化等關鍵能力，亞馬遜云科技幾乎為中國企業(yè)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(wěn)固而開放的技術底座之上，中國Agentic AI企業(yè)有望在全球舞臺上加速落地創(chuàng)新場景，縮短商業(yè)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(yōu)勢的中國企業(yè)，將在全球市場展現(xiàn)極強的競爭力。

四、寫在最后

回望科技產(chǎn)業(yè)演進史，每一次決定性的技術躍遷，從PC互聯(lián)網(wǎng)到移動互聯(lián)網(wǎng)，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(chuàng)新。

而今，全球科技正站在Agentic AI的拐點前夜，行業(yè)普遍感受到從PoC到規(guī)?；涞刂g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(shù)據(jù)治理、安全合規(guī)與全球部署的系統(tǒng)化能力，為Agentic AI的產(chǎn)業(yè)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(chuàng)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(jīng)看似不可能解決的問題?！?/p>

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作者｜邸天宇

編輯｜胡展嘉

運營｜陳佳慧

出品｜零態(tài)LT（ID：LingTai_LT）

頭圖｜亞馬遜云科技官方供圖