昨晚，雲計算一哥打造了一套Agent落地的「金鏟子」

機器之心報道

編輯：澤南、杜偉

多智慧體 AI，是大模型的下一個大方向。

上個星期，我們見證了 Grok 4、Kimi K2 的釋出，利用多智慧體技術，這些大模型可以自主理解所在任務環境，決定行動的方式，利用各種外部工具解決複雜問題。

新一代的 AI 正在展現前所未有的能力，預示著大語言模型（LLM）正在進入一輪大版本的迭代。

更令人興奮的是，新技術的大規模鋪開，或許比我們想象得還要快。昨天亞馬遜雲科技在紐約舉行的峰會上，有關 Agent 的落地已經有了全套的解決方案。

亞馬遜雲科技 Agentic AI 副總裁 Swami Sivasubramanian 上臺演講，他介紹了一套全新 Agent AI 方案，其四大支柱包括模型應用能力、安全性和可靠性、可擴充套件性以及部署和生產能力。

AI Agent 能夠發揮基礎模型能力完成任務、進行規劃、進行長期記憶，並在極少監督下進行學習，這些能力對企業未來的 AI 轉型至關重要。

「這是一場多維度的重大變革，」Sivasubramanian 說道。「它顛覆了軟體的構建方式，也給部署和運營帶來了一系列新的挑戰。而且可能最具影響力的是，它改變了軟體與世界互動的方式，以及我們與軟體互動的方式。」

你或許還記得 OpenAI 創始人山姆・奧特曼的預測：在 2025 年，Agent 將開始大規模「上崗」，幫助人們處理複雜任務。未來可能將有數十億 Agent 在多種環境下與人類並肩工作，這種規模將帶來全新的複雜性以和一系列前所未有的挑戰。

對此，亞馬遜雲科技率先構建了完整的 Agentic AI 技術棧，覆蓋從構建、部署、執行的所有層面，加速 Agent 從概念走向落地。

這覆蓋全流程的 Agent 工具，能夠幫人們方便快捷地一站式構建應用，而且穩定性又上了一個新的臺階，可以說著實把 Agent 的門檻打了下來。

Agent 開發的全新架構

Amazon Bedrock AgentCore

面向構建 Agent 應用的目標，亞馬遜雲科技並不只是簡單地堆砌功能，而是重建了一套 Agent 開發的架構。

Amazon Bedrock AgentCore 是昨天最重要的新發布，它透過七項核心服務，可以讓人們構建、部署企業級規模的安全 Agent 服務。

在亞馬遜雲科技看來，新一代應用將會深度繫結 Agent，這意味著 Agent 的開發需要的不是一套工具，而是一套完全顛覆軟體開發和運營的新架構。

AgentCore 應運而生，在其之上人們可使用和部署和操作高效的 AI Agent。它幫助開發者填補了 AI Agent 從概念驗證到實際生產的鴻溝，提供了一套可組合的解決方案，使開發者能夠用任何框架和模型，安全地部署和執行 Agent 應用，無需在開源的靈活性和企業級安全性之間進行妥協，就能將 Agent 從原型擴充套件到現實世界，覆蓋到數百萬使用者。

它不僅能夠用來構建 Agent 應用，更是一個端到端的、Agent 時代的全新軟體架構。其中包括一系列工具：

AgentCore Runtime – 提供具有會話隔離功能的低延遲無伺服器環境，支援任何代理框架（包括流行開源框架、工具和模型），能處理多模態任務和長時間執行的 Agent。
AgentCore Memory—— 管理會話和長期記憶，為模型提供相關上下文，同時幫助 Agent 從過去的互動中學習。
AgentCore Observability—— 透過元資料標記、自定義評分、軌跡檢查和故障排除 / 除錯過濾器提供 Agent 執行的逐步視覺化。
AgentCore Identity – 使 Agent 能夠代表使用者或在預先授權的情況下自行安全地訪問亞馬遜雲科技服務及第三方工具和服務，例如 GitHub、Salesforce 和 Slack。
AgentCore Gateway– 將現有 API 和 Lambda 函式轉換為 Agent 可用工具，提供跨協議（包括 MCP）和執行時發現的統一訪問。
AgentCore Browser – 提供託管的 Web 瀏覽器例項來擴充套件 Agent 的 Web 自動化工作流程。
AgentCore Code Interpreter—— 提供一個隔離的環境來執行 Agent 生成的程式碼。

AgentCore 的出現將改變開發的遊戲規則，在應用的構建過程中人們可以靈活地選擇其中的服務，只需幾行程式碼就可以構建起 Agent 加持的企業級應用。

我們可以從中看到，在 Agentic AI 時代，要想執行一個企業級的 Agent 應用，所需要的工具已發生翻天覆地的變化。以 AgentCore Runtime 為例：Agent 應用都需要一個獨特的 runtime 環境，讓模型推理的上下文和其他使用者完全隔絕。AgentCore 提供的執行時環境支援第三方模型，可以承載起任何企業的應用，甚至是基於 OpenAI 的。

這就可以讓 AI 應用部署的成本大幅降低，很多智慧化的產品第一次真正具備了實用性。

集齊 12 家頂尖模型廠商

打造 Agent 能力最強底座

要想構建強大的 Agent 應用，就需要強大的基礎模型，不過亞馬遜雲科技一直強調「沒有一種大模型可以一統天下」。

多樣化的模型選擇非常重要，但對於大多數企業來說，直接訓練或託管基礎模型無疑是高投入、高風險、低價效比的方案。這正是亞馬遜雲科技一直以來不斷擴充套件 Amazon Bedrock 託管服務平臺的原因。透過高度抽象的平臺以及統一的 API，其允許企業「即開即用」地呼叫來自主流大模型廠商的前沿基礎大模型。

此次，Amazon Bedrock 再次升級，在其上完全託管的大模型廠商從去年同時期的 7 家增加了 12 家。除了 Anthropic、AI21 Labs 、Cohere、deepseek、Meta、Mistral AI、Stability AI 等主流大模型廠商之外，新增了對多模態影片理解與分析 AI 公司 TwelveLabs 的支援，全方位覆蓋文字、音影片、程式設計、向量嵌入、推理等生成式 AI 領域。

所有 Amazon Bedrock 支援的模型都可以構建 Agent，這就讓它遠遠走在了競品公司之前。

「過去 12 個月，Amazon Bedrock 上推出的功能與能力超過了 170 項」，亞馬遜雲科技公佈了這樣一個數據，足可見該託管服務平臺發展之迅速。同時，Amazon Bedrock 也成為了首個提供無伺服器 DeepSeek-R1 的大型雲服務商，向著更高效、更低門檻的方向進一步演進。

不僅如此，去年 12 月推出的 Amazon Nova 基礎模型家族迎來了多位新成員，短短六個月新增了 8 款基礎模型，其中包括操控網路瀏覽器並自主執行網路任務的通用 AI Agent 模型 ——Nova Act、將語音理解和語音生成功能整合至單一模型並在 AI 應用中實現更接近真人對話體驗的語音模型 ——Nova Sonic、以及多模態模型 Nova Premier。

其他 5 款基礎模型分別如下：

低成本純文字模型 —— Nova Micro
低成本多模態模型 —— Nova Lite
高效能多模態模型 —— Nova Pro
影像生成模型 —— Nova Canvas
影片生成模型 —— Nova Ree

從文字到多模態、從輕量級到高效能、從生成到執行，Amazon Nova 系列形成了一條完整的模型產品鏈，能夠滿足不同行業和不同階段的多元化 AI 需求。如今，使用該系列模型的客戶已經超過 10000 家。

亞馬遜 AGI 高階副總裁兼首席科學家 Rohit Prasad

而為了持續增強模型的開箱即用，亞馬遜雲科技此次推出了一系列新功能，包括「Amazon Nova 定製化」，透過監督微調、對齊、持續預訓練和模型蒸餾等技術，可以建立針對客戶自身用例最佳化的 Nova 模型，並直接部署到 Amazon Bedrock，無縫整合到 Agent 系統和其他 AI 應用上。

特別地，亞馬遜雲科技開始注重從基礎模型入手對特定的 Agent 用例展開最佳化，比如利用 Nova Act SDK，開發者構建的 Agent 在網路瀏覽器中的任務完成率可以超過 90%。這意味著，亞馬遜雲科技不滿足於只提供大模型能力，也在為打造可執行的 Agent 平臺進行佈局。

可以預見，數量上不斷充實以及能力上向 Agent 任務靠攏的基礎模型庫，為接下來多 Agent 協作的繼續演進提供了充分保障，也為構建具備感知、推理、執行等多能力融合的複雜智慧系統打下了堅實基礎。

支援 MCP、A2A

開發者擁抱更強 Agent 協作利器

搭建 Agent 應用還需要更加靈活的能力，亞馬遜雲科技此次還宣佈：兩個月前推出的開源 AI Agent 開發工具 Strands Agents SDK 升級為 Strands Agents V1.0，藉助它可以更輕鬆地建立多 Agent 系統，從而更高效地協同解決複雜任務。

在剛推出之際，Strands Agents SDK 就可以幫助開發者用幾行程式碼構建和執行 AI Agent，不僅支援建立從簡單到複雜的 Agent 應用場景，也實現了從本地開發到生產環境的無縫部署。升級後，Strands Agents V1.0 更是可以將以往需要數月的複雜技術工作簡化為數小時，為開發者打造了一支高效的 AI Agent 協作隊伍。

為了使多 Agent 協作同樣簡潔，Strands Agents V1.0 將原本對單 Agent 的開發支援擴充套件到了多 Agent 應用，並引入了以下四個原語：

Agents-as-Tools：簡化的層級式任務委派，將特定領域的 Agent 轉化為可被其他 Agent 呼叫的「智慧工具」；
Handoffs：明確的控制權轉移，允許 Agent 在遇到超出自身能力範疇的任務時，明確地將責任轉交給人類使用者，同時完整保留對話上下文與歷史；
Swarms：自組織的協作團隊，由多個 Agent 組成的自治協作團隊，透過共享記憶動態進行協調，共同完成複雜任務；
Graphs：可控且可預測的工作流編排，允許定義具有明確步驟、條件路由和決策點的 Agent 工作流。

在 MCP 之外，Strands Agents V1.0 增加了對 Agent to Agent（A2A）協議的支援，作為一種面向多 Agent 系統的通訊協議，A2A 允許不同 AI Agent 之間直接進行對話、協作和任務分工。此舉標誌著多 Agent 系統邁出了從「被動串聯」到「主動協作」的關鍵一步。

同時，為了保障多 Agent 架構進入生產環境，Strands Agents V1.0 還新增了會話管理器，可以從遠端資料儲存中檢索 Agent 狀態，從而保持上下文連續性；並且在整個 SDK 中顯著增強非同步執行能力，提高了系統響應速度與併發效率。這些改進，是多 Agent 從功能性原型走向大規模落地系統的必備條件。

當然，開發者有時需要選擇不同的大模型來構建 Agent，靈活性要求比較高。對此，Strands Agents V1.0 新增了五個模型 API 支援，它們由亞馬遜雲科技的合作伙伴（如 Anthropic、Meta、OpenAI、Cohere、Mistral、Stability、Writer、Baseten）共同貢獻。

總的來看，Strands Agents V1.0 不僅僅是一次開源 SDK 的升級，一方面透過對 MCP 與 A2A 協議的支援，進一步打通 Agent 與 Agent 之間、Agent 與工具之間的通訊壁壘；配合 Agents-as-Tools 等原語，大幅降低了開發者玩轉多 Agent 協作的門檻。

降低 RAG 成本

構建 Agent 應用市場

向量是 AI 的語言，除了模型和架構，如何連線企業自有資料和 Agent，是應用開發的另一個重要挑戰。

此次推出的 Amazon S3 Vectors，是首個原生支援向量的雲物件儲存服務，標誌著一個根本性的變革。

它將向量儲存和查詢成本降低了 90%，同時仍保持亞秒級的查詢效能，使得 Agent 能夠「記得更多、推理更深」，並能從每一次客戶互動、文件和業務洞察中保留完整的上下文資訊。

S3 Vectors 還可直接整合至 Amazon Bedrock 的知識庫，以更低成本構建 RAG（檢索增強生成）應用，並與 Amazon OpenSearch Service 聯動，支援分層向量策略。

另外還有方法的擴充套件：在亞馬遜雲科技 Marketplace 上，人們可以便捷地搜尋訪問、購買 AI 代理解決方案和工具的一站式服務，從而快速推進 AI 計劃。很多公司已經在這一平臺上提供了程式碼解決方案。

所有這些即插即用的解決方案都能幫助客戶更高效地構建 Agent 加持的 AI 系統，並結合一系列專業服務，推動 AI 戰略快速落地。

應用層面，一併革新

其實，亞馬遜雲科技最近一直在推出 Agent 加持的 AI 工具。

本週一，亞馬遜推出了基於 Claude 的 Agent 程式碼編輯工具 Kiro，與 Windsurf 和 Codex 直接展開競爭，受到了開發者社群的關注。

Kiro 會根據你的需求自動生成任務和子任務，根據依賴關係進行正確排序，並將每個任務與需求關聯起來。它引入了規範驅動的開發形式，能幫助開發者透過自然語言規範和架構圖清晰地表達他們對複雜功能的意圖；智慧 Agent 鉤子則可以自動處理重要但耗時的任務，如生成文件、編寫測試和最佳化效能；Kiro 提供了一個專門設計的介面，能夠適應不同開發者的工作方式。

在 Kiro 上，每個任務都包含單元測試、整合測試、載入狀態、移動響應能力以及可訪問性要求等詳細資訊，以便於實施。這讓人們可以分步檢查工作。

透過成熟、結構化的開發流程，Kiro 可以幫助人們快速構建產品並推入生產環境，把更多的精力用在實現使用者需求和創新的工作上。

此外，透過 Amazon Q、Amazon Bedrock Agents 與 Strands Agents 三大核心工具，亞馬遜雲科技展示瞭如何在不同企業場景中高效構建和部署 Agent 系統：Amazon Q 面向軟體開發與運維全生命週期，提供開箱即用的智慧協作能力；Amazon BedrockAgents 提供完全託管的生成式 AI 和 Agent 服務，為構建可訪問企業系統與知識庫的託管型 Agent 提供支援；Strands Agents 以輕量化開源架構，助力開發者快速構建靈活擴充套件的 Agent 並推動社群協同創新。

至此，這一套完整的正規化將會驅動 Agentic AI 實現從單任務執行到複雜協作的升級，催生「一人公司」模式，AI 作為「數字同事」將深度融入企業運營。

結語

2025 年是 Agent 開啟協作的元年，面對越來越清晰的技術發展趨勢，亞馬遜雲科技的全方位 Agentic AI 佈局正在展現出越來越深遠的意義。

亞馬遜雲科技是國際雲服務廠商中第一個拿出「Agent 開發全家桶」的，不論是技術延伸還是前瞻性都走在了前面，它展現出了諸多競爭優勢：

從產品成熟度看，自 2023 年的 Bedrock Agent 以來，亞馬遜雲科技一直在構建功能齊全、API 種類豐富的大模型工具鏈。
在模型生態上，其平臺支援多種業界頂尖大模型，所有 Bedrock 支援的模型也均可以構建 Agent，包括多種主流開源和閉源模型，為開發者提供了更大的靈活性和選擇空間。
亞馬遜雲科技還提供全面的幻覺和安全防護機制，在海外區，它是唯一支援自動推理檢查 Automated Reasoning checks (Preview) 的雲廠商，可以緩解大模型生成內容的幻覺。透過 ApplyGuardrail API，開發者可以在模型呼叫前後獨立評估內容，適用於 Amazon Bedrock 之外的自定義或第三方模型。