隨著全球電動汽車市場的持續升溫，充電基礎設施運營商正面臨前所未有的定價挑戰。傳統靜態定價模式已難以適應快速變化的市場需求，如何實現動態定價優化成為行業突破的關鍵。亞馬遜云科技推出的Agentic AI智能報價系統，為充電運營商（CPO）提供了創新解決方案，通過多Agent協作實現收益最大化。
傳統充電站普遍采用固定價格策略，僅根據當地用電峰谷時段定價，卻忽視不同場站的差異化特征。這種"一刀切"模式導致運營商無法動態調整啟動費、滯留費等關鍵參數，錯失大量收益優化機會。更嚴峻的是，海量運營數據（包括充電記錄、用戶行為、設備狀態等）的指數級增長，使傳統數據處理方式成為業務發展的瓶頸。
面對這些挑戰，亞馬遜云科技基于Amazon Strands Agents SDK構建的智能定價系統實現了技術突破。該系統采用多Agent協作架構，核心定價決策Agent可綜合分析多維度數據，在合規前提下生成最優策略。其獨特優勢在于具備推理解釋能力，能為每個定價決策提供邏輯說明和風險評估，同時通過持續學習機制不斷優化模型精度。
系統創新性地引入Generative BI作為MCP工具，將數據分析門檻降至最低。業務人員通過自然語言即可完成復雜查詢，系統自動生成可視化分析結果。例如在制定某充電站定價策略時，系統可精準定位區域歷史數據、用戶反饋和競爭信息，將海量數據轉化為直觀的業務洞察。這種交互方式徹底改變了傳統報表系統僅能提供基礎統計的局限。
在技術架構層面，該解決方案采用分層設計：前端通過ALB負載均衡器保障高可用性，ECS容器服務承載FastAPI框架應用，支持RESTful API和SSE長連接；AI推理層依托Amazon Bedrock的大語言模型能力；數據層集成Generative BI實現多源數據融合；存儲層采用DynamoDB管理關鍵業務數據，配合Secrets Manager確保安全合規。這種設計既支持多Agent協同處理復雜流程，又能滿足長時間AI計算需求。
實際案例展示中，系統在接收"制定某充電站定價策略"指令后，自動拆解為場站信息獲取、經緯度定位等子任務。基于收集的地理位置、歷史使用模式、電力成本等數據，生成包含需求波動預測和風險評估的智能報告。最終提供的定價策略不僅具有前瞻性，更附帶調價理由和配套措施，確保可操作性。效果監控模塊則通過對比實施前后的收入、頻次、滿意度等指標，生成可視化評估報告，自動識別成功因素和潛在風險。
該解決方案的技術創新體現在三方面：多Agent協作生態突破傳統單一決策系統局限；MCP標準化集成實現多工具無縫對接；實時流式處理保障復雜分析任務效率。這些特性使運營團隊得以從價格維護工作中解放，轉向戰略決策等高價值領域。目前相關服務已在亞馬遜云科技海外區域落地，中國區域服務由西云數據和光環新網運營。
