Agentic AI浪潮来袭 亚马逊云科技解码智能新路径

2025年12月18日，北京正大中心的会议厅内，亚马逊云科技re:Invent中国行北京站活动热度正酣。继主题演讲带来众多重磅新品后，大中华区产品部总经理陈晓建与亚马逊云科技大中华区产品技术总监王晓野携手亮相媒体专访，围绕Agentic AI的技术突破、产品创新与行业落地等核心话题，展开深度对话。从AI助手到Agent的范式跃迁，到全栈技术布局的底层逻辑，这场访谈勾勒出智能时代的产业变革图景。

范式跃迁：Agent重构人机协作核心逻辑

当被问及Agent相较于传统AI助手的本质差异时，陈晓建的解读直击核心：“AI助手更像被动响应的工具，等待明确指令才能行动，而Agent是具备主动思考能力的协作伙伴。”他进一步阐释，Agent能够拆解模糊任务、自主调度数据、协同外部系统，甚至在执行中自我修正，这种从辅助执行到主动创造的转变，正是其重构人机协作模式的关键。王晓野从技术层面补充道：“如今的Agent搭载自动推理机制，形成‘接收指令-执行操作-反思纠错’的闭环，这种主动进化能力，使其在复杂业务场景中具备人类工作者的核心特质。”

2025被业界视为Agentic AI的原点之年，数十亿Agent的应用前景并非空谈。陈晓建透露，目前Blue Origin、Sony、Salesforce等企业已在办公协同、业务流程优化等场景中深度应用Agent，而代码生成领域的突破尤为显著。多家企业的自动化代码生成比例已超50%，部分甚至达到80%-90%。亚马逊云科技自研的Kiro自主Agent，凭借规范驱动编程理念，能通过人机交互逐步分解任务，成为开发者的得力助手。

产品革新：全栈布局筑牢智能落地根基

作为此次发布的核心产品，Amazon Bedrock AgentCore的推出直击行业痛点。陈晓建回忆，企业开发Agent时往往面临双重挑战，模型调优的技术门槛和Agentic AI特有的架构构建难题。“上下文管理需要区分短期记忆与长期记忆，运行环境需兼顾安全隔离与弹性伸缩，这些通用需求不应让每个企业重复造轮子。”基于此，Amazon Bedrock AgentCore通过亚马逊云科技独有的Lambda microVM技术，为开发者屏蔽底层复杂性，并在整合了Memory上下文管理、Gateway数据源连接、Runtime安全运行环境等七大核心能力的基础上，推出第八项核心能力Evaluations，并新增了Policy策略管制和episodic记忆功能等进阶子项能力。

模型定制化能力的升级，成为Amazon Bedrock与Amazon SageMaker AI的另一大亮点。陈晓建介绍，亚马逊云科技提供三层定制方案：强化微调（RFT）让非专业人员也能实现模型准确率66%的平均提升；Amazon SageMaker AI的无服务器化定制支持RLHF等进阶任务；而Nova Forge的开放式训练路径，可避免后期微调导致的“智能遗忘”，Reddit已通过该方案实现效果与成本双重优化。

基础云服务的跃升式更新同样亮眼。Amazon S3单对象容量提升至50TB，S3 Vectors实现万亿级向量存储且成本降低90%，GPU加速的Amazon OpenSearch Service让向量索引构建速度提升10倍。这些突破源于长期投入，Amazon Trainium已部署超100万片，新一代Trainium3 UltraServer实现4.4倍计算能力提升，全栈布局形成覆盖硬件、软件、平台、应用的完整生态。

落地展望：技术普惠与场景深度延伸

针对中小企业能否跟上Agent浪潮的疑问，陈晓建给出肯定答案：“初创企业与ISV是Amazon Bedrock AgentCore的重要用户。”他表示这些企业无需投入精力构建底层能力，可通过Serverless架构快速上线Agent功能，将核心资源聚焦业务创新。而对于Agent从内部场景走向大规模业务落地的阻碍，陈晓建认为数据质量与生产环境的复杂性是关键：“POC阶段的精选数据无法反映真实场景，安全合规、性能伸缩、成本控制等难题，都需要成熟的云基础设施提供支撑。”

谈及2025年Agent的商业化进展，陈晓建指出两大趋势：头部企业推出通用化Agent工具服务2C与2B市场，更多企业则聚焦内部效率提升。对于2026年的展望，王晓野预判，随着安全性与可靠性的提升，Agent将从办公协同等简单场景，向企业核心业务渗透，形成“人人可用、事事可托”的应用生态。

Amazon S3 Vectors与原生向量数据库的差异化定位，成为媒体关注焦点。陈晓建用类比阐明逻辑：“Amazon S3 Vectors就像向量存储的‘超级仓库’，承载海量数据；而Amazon OpenSearch Service是‘高效检索引擎’，提供实时查询能力。”王晓野补充，Adobe等企业利用S3 Vectors存储视频音频数据，满足非实时性自然语言搜索需求，印证了“合适场景匹配合适工具”的产品逻辑。

访谈最后，陈晓建强调，Agentic AI时代的云服务价值不降反升：“安全防护、数据治理、弹性伸缩这些核心能力，是企业规模化应用Agent的前提。”亚马逊云科技通过全栈创新与生态开放，正让Agent技术走出实验室，走进税务合规、客户服务、代码迁移等真实业务场景。从大企业的数字化转型到初创公司的创新突围，从内部效率提升到客户价值创造，亚马逊云科技正以“为什么不”的勇气，重塑商业的未来形态。