在2025年7月舉辦的紐約峰會上，亞馬遜云科技Agentic AI領域的一次重大發布，為全球企業AI部署帶來了新的曙光。亞馬遜云科技Agentic AI副總裁Swami Sivasubramanian在會上指出，未來能夠在競爭中脫穎而出的企業，并非是對趨勢預判最精準的企業，而是那些能迅速應對變化的企業。這一觀點直擊當下企業AI部署的核心難題：盡管全球企業已累計投入數千億美元探索AI，但如何將這一技術的潛力轉化為實際的生產力，仍是擺在面前的一道難題。

《福布斯》的報道揭示了AI代理在企業應用中的痛點：盡管越來越多的企業嘗試引入AI代理，但由于基礎設施的局限、安全隱憂及運營復雜性，大規模部署AI代理對企業而言依然困難重重。

針對這一行業空白，亞馬遜云科技推出了全棧式智能體系統Amazon Bedrock AgentCore。該系統由七大核心模塊構成，旨在徹底改變企業AI的落地邏輯，滿足企業在從試點項目向生產部署轉變過程中的迫切需求。

在智能體部署的實際操作中，企業常會遇到一系列棘手問題。例如，當一個智能體在測試中展現出處理復雜客戶投訴的卓越能力，但在嘗試調用CRM系統查詢訂單時，卻可能因權限和責任問題被法務部門叫停。身份認證體系無法適應非人類操作者、網頁操作工具依賴本地瀏覽器且不穩定、代碼執行可能帶來安全隱患、多輪對話的記憶管理失控等問題，都嚴重阻礙了AI的落地。

亞馬遜云科技大中華區產品部總經理陳曉建指出，智能體的能力并非僅憑一個大模型就能實現，它還需要執行環境、工具接入、上下文記憶、安全機制及觀測能力等通用能力的支撐。而Amazon Bedrock AgentCore正是為解決這些問題而生，其七大模塊覆蓋了智能體構建、運行、調用、記憶、交互和治理等關鍵環節。

更重要的是，Amazon Bedrock AgentCore并非提供某個具體的智能體應用，而是為企業構建智能體系統提供了一整套通用能力底座。過去，企業在構建智能體時，需要自行解決一系列復雜、重復且容易出錯的工程問題，如代碼執行、權限控制、工具接入、狀態監控等。而現在，這些問題都將得到系統性的解決。

智能體規模化的另一大阻礙在于數據存儲成本與智能體效能之間的矛盾。例如，一家物流企業試圖將貨運調度智能體推廣至全球港口時，可能會發現向量數據庫成本飆升幾十倍。而亞馬遜云科技此次發布的Amazon S3 Vectors云存儲服務，正是為了解決這一問題。作為首個原生支持向量處理的云存儲服務，Amazon S3 Vectors通過創新的存儲結構，將向量處理成本降低了90%，同時保持了亞秒級的查詢響應，支持千億級知識圖譜的存取。

與此同時，Amazon Nova模型定制服務的推出，則滿足了智能體“智力本地化”的需求。企業可以將行業術語、內部流程等專屬知識注入模型，打造出真正“懂業務”的AI助手。這不僅提升了智能體系統的決策準確性和內容可信度，也意味著AI能力正逐漸從通用平臺融入企業內部系統，成為數字化生產力的核心組成部分。

為了打破智能體生態中的“工具荒”困局，亞馬遜云科技還在其Marketplace中新增了“AI Agents與工具”分類。用戶可以通過該渠道集中瀏覽、采購并部署由合作伙伴提供的各類智能體與配套工具。無論是行業定制智能體、API工具插件，還是與Amazon Bedrock兼容的執行組件，都可通過Marketplace實現一鍵獲取、按需部署。這一舉措不僅提升了開發效率，還為智能體生態的協同發展注入了新的活力。

亞馬遜云科技在此次發布中展現出的業務布局邏輯，遠遠超出了技術發布的范疇。四大設計原則——敏捷響應、基礎重塑、數據協同、交付導向，共同構成了方法論框架，將技術發布升華為生產力范式的變革。Swami Sivasubramanian在峰會上強調，這是一場多維度的結構性變革，它顛覆了軟件的構建方式，也為部署與運維帶來了全新的挑戰。