亞馬遜云科技（AWS）近日宣布推出三款新型人工智能智能體，官方將其命名為“前沿智能體”。這些智能體旨在提升企業開發效率，覆蓋從代碼編寫到安全審查的多個環節，目前其預覽版本已正式上線。
其中最受關注的是名為“Kiro自主智能體”的編碼工具。該智能體基于AWS今年早些時候發布的同名AI編碼平臺構建，能夠持續自主運行數日而無需人工干預。與傳統編碼工具不同，Kiro通過“規范驅動開發”模式，在編碼過程中主動要求用戶對其假設進行驗證或修正，逐步形成符合企業標準的開發規范。AWS首席執行官馬特·加曼在主題演講中強調，用戶只需分配復雜任務，Kiro即可自主規劃并完成，甚至能學習開發者的工作偏好，隨著時間推移深化對代碼、產品及團隊標準的理解。
Kiro的核心優勢在于其“跨會話持久上下文”能力。這一特性使其能夠記憶任務目標，避免因內存限制中斷工作。例如，更新企業15個軟件中的關鍵代碼片段時，傳統方式需逐一操作并驗證，而Kiro僅需一條指令即可完成全部修復。AWS表示，這種能力顯著減少了人工干預，使智能體在數小時甚至數日內獨立處理任務成為可能。
除Kiro外，AWS還同步推出兩款配套智能體。其中，“AWS安全智能體”專注于編碼安全，可在代碼編寫階段自動識別漏洞，完成測試后提供修復建議；“DevOps智能體”則負責性能測試，檢查新代碼與現有軟件、硬件及云環境的兼容性。這三款工具共同構成AWS的自動化開發解決方案，覆蓋從編碼到部署的全流程。
盡管AWS并非首家涉足長時間運行AI智能體的企業——OpenAI上月發布的GPT-5.1-Codex-Max同樣宣稱支持最長24小時的持續任務——但業界普遍認為，當前AI智能體推廣的主要障礙仍在于模型準確性問題。大型語言模型存在的“幻覺”現象，迫使開發者不得不頻繁監督任務執行，導致短任務分配和快速驗證成為主流。不過，擴大上下文窗口被視為提升智能體可靠性的關鍵前提，亞馬遜此次的技術突破無疑為此提供了新思路。
馬特·加曼在演示中舉例稱，Kiro可自主完成從需求分析到代碼部署的完整流程，甚至能根據團隊歷史數據優化工作方式。這種能力使其不僅適用于單一任務，還能處理跨項目、跨團隊的復雜場景。隨著企業數字化轉型加速，AI智能體在減少重復勞動、提升開發效率方面的潛力正逐步顯現。
