亞馬遜云科技近期發布了一份深度報告，聚焦于Agentic AI應用的構建，該報告詳細闡述了Agentic AI的核心概念、技術演進以及實踐框架，為開發者提供了一條從理論到實踐的全路徑指導。

Agentic AI，作為一種基于大語言模型（LLM）的自主軟件系統，能夠理解自然語言指令，自主進行推理規劃，并調用工具完成任務。這些任務涵蓋了代碼評審、文檔生成、企業應用管理等多個領域。其核心能力不僅在于通用語言理解和邏輯推理，還包括任務分解和工具調用。通過思維鏈技術，復雜任務可以被巧妙地拆分為一系列子步驟，而系統則能支持函數調用與API集成，實現高效的任務執行。

在技術演進方面，Agentic AI經歷了從基于規則引擎的早期Agent到LLM驅動的現代Agent的轉變。這一轉變不僅帶來了從“過程導向”到“目標導向”的變革，還伴隨著一系列技術突破，如MCP（模型上下文協議）、Computer Use、Browser Use以及A2A（Agent間通信協議）等。這些技術使得Agent能夠與物理世界和數字系統實現深度交互，極大地拓展了其應用場景。

報告還深入探討了Agent的分類與架構設計。單Agent與多Agent系統各具特色，其中多Agent系統通過“主管-協作者”模型實現分工協作，特別適合于復雜業務流程。然而，這種系統也面臨著API調用成本和監控復雜度等方面的挑戰。在核心架構組件方面，Agentic AI系統包括了目標定義、任務管理、環境交互接口、記憶與狀態管理、決策引擎、工具集成模塊以及安全控制機制等多個部分。記憶管理支持短期會話上下文與長期知識庫存儲，而沙箱技術則通過隔離環境來防范Agent執行不可信代碼的安全風險。

亞馬遜云科技提供了多種Agentic AI解決方案，以滿足不同場景的需求。Amazon Q是其中的一款專用Agent，分為Developer和Business兩個版本。Developer版本面向開發場景，支持代碼生成、安全掃描、單元測試生成及運維自動化等功能；而Business版本則聚焦業務場景，支持跨應用操作、數據洞察提取以及內容生成等。全托管Agent服務Amazon Bedrock Agents基于Bedrock基礎模型，提供了可視化界面與預構建組件，簡化了Agent的開發過程。其核心能力包括動作組、知識庫以及流程編排等。

對于需要高度定制化的場景，亞馬遜云科技還提供了自主構建框架Strands Agents。這是一個開源框架，支持自定義Agent開發。其核心特性包括多模型兼容、MCP工具集成以及生產部署能力等。開發者可以利用這一框架，根據具體需求構建出符合自身業務邏輯的Agent。

在安全性方面，亞馬遜云科技采用了沙箱技術等方案來構建隔離環境。通過Firecracker微虛擬機執行Agent生成的代碼，可以有效防止惡意操作或系統漏洞的發生。報告還提供了選型策略，幫助用戶根據具體需求選擇合適的Agentic AI解決方案。

Agentic AI的應用前景廣闊，不僅在開發輔助、業務問答等方面展現出巨大潛力，還能在智能制造、醫療診斷等領域發揮重要作用。隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，Agentic AI將成為未來企業數字化轉型的重要驅動力。