AWS推出四大原則 助企業大規模部署AI Agents

人工智能代理（AI Agents）正掀起新一輪科技革命。AWS行政總裁Matt Garman認為，這項技術的顛覆性堪比互聯網誕生。事實上，多家企業已開始受惠於AI Agents技術：阿斯利康加速醫療洞察發掘、雅虎財經改變數百萬投資者的金融研究方式。

為協助企業將這些初步成果轉化為廣泛應用，AWS制定了四大核心原則，並推出一系列突破性功能，解決大規模構建和部署Agent的核心問題。

原則一：將敏捷性作為競爭優勢

在數碼化浪潮中，成功企業的關鍵不在於預測未來，而在於順勢應變。AWS推出Amazon Bedrock AgentCore，這套完備的服務體系助力企業在企業級規模下安全部署高性能Agent。

AgentCore具備安全可靠的無服務器運行環境，實現完整會話隔離，支援市面上最長運行工作負載。它能與CrewAI、LangGraph、LlamaIndex等流行開源框架無縫協作，也支援與Amazon Bedrock內外的任意模型協同工作。

目前，包括巴西Itaú Unibanco銀行、醫療科技公司Innovaccer、整合平台Boomi等多家企業已開始試用AgentCore，充分肯定其加速Agent投產的能力。

原則二：革新Agentic時代的基礎架構

AWS認為，儘管企業技術核心原則未變，但在AI Agent時代的實踐方式必須革新。關鍵支柱包括：

安全與信任：AgentCore Runtime為每個會話提供專用計算環境和內存隔離，有效防止數據洩露。

可靠性和可擴展性：具備檢查點和自動恢復功能，能自動從零擴展到數千個並發會話，無需容量規劃。

身份驗證：AgentCore Identity提供安全的Agent訪問，支援AWS服務和第三方應用，採用臨時、細粒度權限控制。

可觀測性：AgentCore Observability通過內置儀表盤和標準化遙測，提供實時可視化監控。

數據處理：AgentCore Gateway可將多元數據源實時轉化為Agent可調用的認知工具。

無縫集成：支援MCP和A2A協議，確保不同環境中多個Agents和工具之間的無縫協同。

原則三：通過模型選擇和數據實現卓越成果

AWS堅持雙軌策略：既讓客戶自由選擇最適合的模型，又提供工具用專有數據增強模型表現。

模型定制能力：通過Amazon SageMaker推出Amazon Nova定制功能，支援預訓練、後訓練、微調與對齊等全生命周期定制。

專門優化模型：Amazon Nova Act是經專門訓練的AI模型，能在網頁瀏覽器中執行各類操作。

數據存儲革新：推出首個原生支援向量的雲對象存儲Amazon S3 Vectors，將向量存儲成本降低90%，同時保持亞秒級查詢性能。

原則四：部署改變體驗的解決方案

AWS推出預置Agent解決方案矩陣，讓更多組織實現轉型躍遷。用戶現可通過AWS Marketplace直接購買AI Agents及工具。

Kiro AI開發環境：新一代AI原生IDE，通過規範驅動開發方法論，實現從概念驗證到生產部署的無縫銜接。

Amazon Transform：自動化執行代碼分析、重構優化等任務，將企業工作負載遷移周期壓縮60%以上。

Amazon Connect：通過AI Agents幫助企業在每次客戶交互中提供優質服務。

即刻行動是關鍵

AWS建議企業不要等待完美方案，而應挑選一個具體業務問題著手構建。為支援客戶，AWS將再投資1億美元於生成式AI創新中心，使總投資翻倍。該中心已幫助NFL、雅虎財經、寶馬、阿斯利康等數千家客戶實現數百萬美元的生產力提升。

這四項原則構築起企業落地自主AI的全景式實施框架。AWS作為雲計算安全性、可靠性和數據隱私的行業標杆，正將這些原則應用於AI Agent領域，為企業的智能化轉型保駕護航。