已节省超100万小时工作，揭秘Amazon Transform的AI驱动现代化引擎

【TechWeb】2月11日消息，随着大模型能力的快速迭代升级，企业数智化正面临一个日益严峻且代价高昂的挑战：技术债务（Technical Debt）。

技术债务并非简单的代码瑕疵，是一个比喻概念，它是企业在过去为了追求短期交付速度、节省初期成本、采用过时技术或架构所作妥协的累积结果。

其结果最终造成企业高达20%的IT预算与23%的开发者时间被用于维护与修补，而非创造新价值。同时，僵化的遗留系统使得快速集成AI、实现弹性扩展变得异常困难，从根本上拖慢了企业拥抱云原生、人工智能等未来技术的步伐。

据统计，技术债务每年仅在美国就造成高达2.41万亿美元的损失，而开发者近四分之一的工作时间被其束缚。

在此背景下，一个突破性的解决方案应运而生。亚马逊云科技推出业界首个专门为大规模现代化任务而构建的智能体AI服务Amazon Transform。

Amazon Transform 是首个为大规模加速企业转型而构建的智能体 AI 服务。基于亚马逊云科技近二十年的经验构建，它运用 AI 来提高效率和速度、降低成本，并以更高的精度实现应用程序现代化。其正引领一场从“人工苦力”到“智能体AI驱动”的范式变革。

据介绍，自去年5月上线以来，客户已使用Amazon Transform在云端迁移和现代化应用程序、分析18亿行代码的过程中，节省了超过100万小时的人工工作量，相当于483名开发者一年的全职投入。

定义“智能体AI驱动现代化”的新范式

事实上，传统的迁移与现代化手段，如手动代码重构、分批迁移，往往耗时数年、成本高昂且风险巨大，使得许多企业望而却步，技术债务雪球越滚越大。市场亟需一种能够系统性、智能化、且大规模解决这一痛点的全新方案。

Amazon Transform的诞生，正是直指这一核心矛盾。其“首个”的定位，并非仅是时间上的领先，更在于其理念与能力的根本性突破。

传统自动化工具仅能执行预设的、孤立的脚本任务。而Amazon Transform所依托的“智能体AI”，是一个具备理解、规划、决策与协作能力的虚拟伙伴。它能理解应用程序的完整上下文，包括业务逻辑、架构依赖、代码模式等，自主制定并执行复杂的现代化计划，甚至能与开发团队交互，适应变化。

与通用型AI模型不同，Amazon Transform的智能体融入了亚马逊云科技近二十年的迁移与现代化经验。其知识库与决策模型专门针对诸如.NET Framework至.NET Core/5+的升级、COBOL到Java的转换、大型机业务逻辑的提取与重构、VMware虚拟机至亚马逊云科技原生服务的映射等极端复杂场景进行了优化，实现了专业知识的产品化。

更重要的是，Amazon Transform解决的不仅是代码行级的转换，更是全技术栈的现代化。例如在Windows工作负载场景中，它能协同处理前端UI框架、中间层.NET应用、后端SQL Server数据库乃至部署流水线，确保转型的一致性与完整性，避免了局部优化带来的新问题。

如何以智能体AI “粉碎”技术债务？

Amazon Transform 是首个用于现代化 .NET、VMware、大型机工作负载以及代码、API、框架等的自定义转换的智能体AI服务。

具体来看，Amazon Transform通过其一系列智能体，将现代化进程中的重复性、高复杂性任务自动化。

其中，全栈Windows现代化智能体，将完整的Windows技术栈，包括.NET应用、UI框架、SQL Server等一体转化为云原生架构，加速高达5倍，并通过移除非云原生许可证将运营成本降低多达70%。IDEMIA等客户就借此将现代化周期从数月缩短至数周。

大型机现代化智能体能自动分析数十年历史的代码，提取并文档化深嵌的业务逻辑，甚至自动化生成超过50%项目时间的测试工作，包括测试计划、用例与数据，将通常长达数年的项目压缩至数月。宝马集团借助该能力将测试时间减少75%，覆盖率提升60%。

VMware迁移智能体可化繁为简，成为迁移团队的“协作队友”。它通过多源数据自动发现环境、分析依赖，并基于业务优先级智能生成网络配置与迁移波次计划，将初始规划速度提升10倍，如CSL公司节省了超过10.5周的工作量。

自定义转换智能体是其“任何模式（any to any）”转型愿景的体现。企业可针对自身特有的技术债务，如过期运行时升级、内部框架迁移、API版本更迭等定义转换规则。加拿大航空正是利用此功能，在几天内将数千个Lambda函数从Node.js 16升级至20，效能达90%，节省了80%的预期成本与时间。

整体而言，“Amazon Transform是首个用于现代化的智能体AI服务” 意味着企业对抗技术债务、拥抱云未来的核心策略，将从依赖高度稀缺的专家经验和漫长的手工劳动，转向利用一个可扩展、可进化、具备深度领域知识的AI智能体平台。

Amazon Transform的出现，为企业提供了一条清晰、高效且风险可控的现代化路径。它使组织能够将此前被债务锁定的巨额资源与人力，重新导向真正的价值创造与创新前沿。在智能体AI的驱动下，大规模、深层次的现代化也不再是少数巨头的专利，而将成为所有志在未来的企业的标准操作流程，最终加速整个产业界的数字化进程。

目前，通过可组合性计划，Amazon Transform允许如埃森哲、凯捷等合作伙伴集成其行业专业知识，创建定制化的转型工作流，形成针对金融、医疗等垂直领域的强化解决方案，使智能化现代化更具场景深度。（果青）