当AI从辅助工具迈向自主协作的Agentic AI新阶段，科技行业正迎来继云计算之后的又一次范式革命。在2025亚马逊云科技 re:Invent中国行北京站活动期间，亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建接受采访，深度解读Agent技术变革、全栈产品布局与行业落地实践，勾勒出AI原生时代的发展蓝图。

  “AI助手是被动响应的工具，而Agent是具备主动思考与执行能力的数字同事，这是两者最根本的区别。”陈晓建开门见山点明核心差异。在他看来，2025年正是Agentic AI的原点，这种转变不仅重构了人机交互逻辑，更将深刻改变企业运作模式。

  Agent的核心突破体现在三大能力维度：一是任务自主拆解，面对模糊或开放性需求，能自行分解步骤、调度资源。二是跨系统协同，可无缝对接企业内部数据与外部工具，完成端到端业务流程。三是持续学习进化，通过情景记忆等功能积累经验，优化后续决策。亚马逊云科技大中华区产品首席技术官王晓野补充道，技术层面的关键革新在于Agent具备了“自我反思”机制，当执行结果出现偏差时，能自动回溯调整，形成闭环优化。

  这一变革已在实践中显现巨大价值。在代码编写领域，行业领先企业的自动化代码生成比例已达80%~90%。亚马逊内部通过Kiro自主Agent，将原需30名开发者18个月的项目，仅用6人76天便完成。“未来每家公司可能运行数十亿个Agent，覆盖从日常办公到核心业务的各类场景。”陈晓建引用亚马逊云科技CEO Matt Garman的判断，强调Agent将成为企业数字化转型的核心引擎。

  在笔者看来，Agentic AI的崛起本质上是人机关系的一次重构：它不是要替代人类，而是通过承接重复性、流程性工作，释放人类在创意、战略、情感交互上的核心优势。正如陈晓建所言：“未来的公司竞争，不再是拥有多少技术，而是要看人机协同的效率有多高。Agent让人类从繁琐的执行者变回价值的创造者，这才是其最根本的价值所在。”

  面对Agent开发的复杂挑战，亚马逊云科技推出了以Amazon Bedrock AgentCore为核心的全栈解决方案。陈晓建介绍，企业开发Agent时普遍面临三大难题：模型调优复杂、后台架构特殊、安全可控性要求高，而Amazon Bedrock AgentCore正是为解决这些通用挑战而生。

  在核心能力构建上，该平台提供了八大关键工具：通过Memory服务管理短期与长期上下文，让Agent精准理解用户意图。借助Gateway实现多数据源连接，打破数据孤岛。依托Lambda microVM技术打造安全隔离的Runtime环境，保障多会话并发运行。针对企业最关注的安全与合规问题，新增的Policy功能隶属于Gateway模块，可通过Cedar策略语言，为Agent设定实时动态的操作边界，确保其在预设框架内运行。Evaluations功能则提供13种预设评估器，自动化检测Agent输出的准确性与合规性。

  模型层的创新同样亮眼，Amazon Bedrock新增18款开放权重模型，包括Google Gemma 3、MiniMax M2、Kimi K2 Thinking等热门模型。同时推出Nova 2模型家族，其中Nova 2 Omni成为业界首个支持文本、图像、视频、音频多模态输入，且能输出文本与图像的统一模型。陈晓建强调：“我们不追求单一模型的极致性能，而是通过丰富的模型选择与灵活的定制能力，让企业能根据场景需求组合最优方案。”

  而基础设施层面的支撑同样关键，全新发布的Trainium3 UltraServers提供4.4倍计算性能与4倍能效提升，每兆瓦功耗可处理的AI tokens数量提升5倍。Amazon AI Factories则允许客户在自有数据中心部署专属AI基础设施，兼顾数据主权与创新速度。陈晓建表示：“从自研芯片到上层应用，我们实现了端到端的深度整合，这是亚马逊云科技的独特优势。”

  亚马逊云科技的Agent战略，始终以“客户的真实需求”为导向，形成了从内部实践到行业推广的成熟路径。在亚马逊内部，Amazon Quick Suite已服务数十万名员工，税务团队通过其整合合规数据，实时跟踪政策变化。客服场景中，Amazon Connect新增8种Agentic AI功能，通过Nova 2 Sonic实现类人化实时语音交互。

  行业落地方面，不同规模、不一样的企业都能找到适配方案。大规模的公司如VISA、澳洲国民银行，借助Amazon Bedrock AgentCore构建符合监督管理要求的业务Agent。ISV厂商如ADP通过平台快速集成Agent能力，丰富自身解决方案。初创企业则利用其Serverless架构，无需投入大量资源搭建底层，就能快速推出Agent产品。

  针对中小企业的转型顾虑，陈晓建表示，Amazon Bedrock AgentCore的低代码特性降低了使用门槛，“即使是不具备AI专业相关知识的IT人员，也能通过简单配置完成Agent开发”。同时，模型定制功能提供了从强化微调（RFT）到开放式训练（Nova Forge）的全梯度方案，企业可根据数据量与业务需求选择正真适合的定制路径，其中RFT能让模型准确率平均提升66%。

  在数据处理这一关键环节，亚马逊云科学技术创新性地推出Amazon S3 Vectors，支持单个存储桶存储数万亿个向量，结合 Amazon OpenSearch Service的GPU加速向量索引，将存储与查询成本降低90%，索引构建速度提升10倍。这一组合已成功应用于媒体搜索等场景，实现视频内容的精准定位与分析。

  谈及2026年的行业趋势，王晓野预判，Agent将从文档生成、信息检索等基础场景，加速渗透到支付处理、贷款审批、安全审计等严肃业务领域。“安全性与可靠性将成为核心竞争力，Policy与Evaluations等功能的推出，正是为了让Agent具备可信赖的特质，满足企业级场景的严苛要求。”

  陈晓建补充道，未来Agent的发展将呈现三大方向：一是多模态融合更深入，Nova 2 Omni的推出为跨类型数据处理提供了统一解决方案。二是行业定制化加剧，通过Nova Forge的开放式训练，企业能构建深度贴合业务的专属模型。三是人机协作更紧密，Agent将成为人类的“能力放大器”，而非替代者，“2026年将真正迈入人机协同的新纪元”。

  在技术持续迭代的同时，亚马逊云科技也在不断拓展生态边界。通过与中国头部模型厂商的深度合作，将MiniMax、Moonshot AI等本土模型纳入Amazon Bedrock生态，更好地服务本地客户的真实需求。陈晓建表示，“我们的目标是打造一个开放、灵活的平台，让客户能自由选择最适合的技术与合作伙伴。”

  从AI助手到Agent的跃迁，本质上是技术从“工具属性”向“协作属性”的进化。亚马逊云科技以全栈创造新兴事物的能力为基石，通过Amazon Bedrock AgentCore打通模型、数据、基础设施的协同壁垒，不仅降低了Agent开发的门槛，更构建了安全可控的规模化落地路径。正如陈晓建所言：“Agent时代的到来，不是要颠覆现有工作模式，而是通过技术创新，让人们从重复性劳动中解放出来，聚焦更有价值的创造性工作。”在这场变革中，亚马逊云科技正以其深厚的技术积累与客户导向的创新理念，成为引领行业前行的核心力量。

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