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在企业数字化转型的浪潮中，AI技术正从实验室走向现实应用。然而，真正将AI能力转化为实际生产力的企业，并非那些最早布局或最精准预测趋势的公司，而是那些能够快速响应变化、灵活调整策略的组织。这正是亚马逊云科技在2025年纽约峰会上提出的核心观点。

全球企业已投入数千亿美元探索AI潜力，但如何让这些技术真正落地，成为推动业务增长的关键力量？《福布斯》指出，许多企业在尝试部署AI代理时，往往被基础设施、安全风险和操作复杂性所困扰，导致项目难以规模化。

为应对这一挑战，亚马逊云科技推出了全新的智能体系统——Amazon Bedrock AgentCore。这套由七大核心模块组成的解决方案，旨在为企业提供一套完整的AI部署能力，帮助企业跨越从试点到生产的门槛。

当企业开发出能处理复杂客户问题的智能体，测试阶段表现优异，但在实际运行中却遇到阻碍。例如，调用CRM系统查询订单时，法务部门可能因权限问题而拒绝授权。这种场景反映了当前AI落地中的常见困境：身份认证体系无法适配自动化操作，网页工具依赖本地环境，代码执行存在安全隐患，多轮对话的记忆管理也难以维持。

“一个智能体的能力不仅仅依赖于大模型本身，”亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建表示，“它还需要执行环境、工具接入、上下文记忆、安全机制和可观测性等支撑能力。”过去，这些基础能力并未被系统化地整合交付，导致企业不得不自行解决大量工程问题。

Amazon Bedrock AgentCore通过七大模块构建起一套通用能力底座。其中，AgentCore Runtime支持长达8小时的任务运行，突破传统AI对话15分钟的限制；AgentCore Identity实现细粒度权限控制，确保AI操作可审计、可追溯；AgentCore Browser Tool利用云端浏览器完成网页操作，摆脱对本地环境的依赖；AgentCore Code Interpreter则通过沙箱隔离高风险代码执行，提升安全性。

除了基础能力，亚马逊云科技还推出了Amazon S3 Vectors，这是首个原生支持向量处理的云存储服务。该服务通过优化存储结构，将向量处理成本降低90%，同时保持亚秒级查询响应，支持千亿级知识图谱的存取。这意味着智能体可以更全面地“记住”业务信息，从而提升推理能力和决策准确性。

此外，Amazon Nova模型定制服务为企业提供了“智力本地化”的解决方案。用户可以将行业术语、内部流程等专属知识注入模型，打造符合自身需求的AI助手。这不仅增强了智能体的决策可信度，也使其真正融入企业的数字生态，成为生产力的重要组成部分。

为了进一步推动智能体生态的发展，亚马逊云科技在Marketplace中新增了“AI Agents与工具”分类。用户可以通过该平台集中浏览、采购并部署各类agent和配套工具。无论是行业定制agent、API插件，还是与Amazon Bedrock兼容的执行组件，都能一键获取、按需部署。

这一举措打破了以往智能体生态中的“工具荒”局面。例如，企业曾为读取设备API耗费数月时间开发适配层，而现在只需通过Marketplace即可快速集成。平台支持MCP和A2A协议，实现不同agent之间的组合与调度，相当于为智能体搭建了一个应用商店，极大提升了开发效率。

与此同时，新型IDE工具Kiro的推出，将智能体嵌入软件开发的全生命周期。从自然语言需求到自动生成测试用例，Kiro让智能体从终端产品转向技术体系内部，参与工具链、规范制定与系统构建。这不仅提高了研发效率，也让智能体成为组织级的AI助手，而非仅限于个人使用。

从技术发布到业务布局，亚马逊云科技的策略展现出更深层次的变革逻辑。四大设计原则——敏捷响应、基础重塑、数据协同和交付导向——构成了其方法论框架，推动AI从技术实验走向生产力范式。

Swami Sivasubramanian在峰会上强调：“这场变革颠覆了软件的构建方式，也重塑了我们与软件的互动模式。”随着越来越多企业开始重视智能体能力，相关预算也在逐步转移。Gartner预测，到2027年，超过一半的CDAO将为数据素养和AI素养项目争取专项预算。而目前已有80%的企业将“智能体能力”纳入采购标准，尽管仅有15%要求独立产品。

显然，AI正在从一种技术工具转变为企业的核心生产力。而亚马逊云科技的系列创新，正是在这一过程中扮演着关键角色，帮助企业在不断变化的市场中保持竞争力。