2025年，人工智能領域呈現出兩種截然不同的聲音：“AI泡沫論”與“AI效用論”同時興起。這兩種看似矛盾的觀點，實則指向同一個核心問題：盡管AI產業規模持續擴張，但其實際轉化出的價值與市場預期仍存在顯著差距。無論是面向消費者的應用場景，還是企業端的效率提升，AI的表現均未達到行業的高期待值。
當前AI產品的核心模式以端到端的輸入輸出為主，但在企業落地過程中，大模型的能力瓶頸逐漸顯現。用戶需投入大量時間構建應用框架，完成效果評估、安全審查等繁瑣工作，部分場景下甚至導致整體效率低于傳統流程。亞馬遜云科技CEO馬特·加曼在年度技術峰會上指出，AI需從“技術奇觀”轉變為具備實際業務價值的工具，企業需要低成本、可控且規模化的模型部署方案。當前行業痛點已從“智能水平不足”轉向“工程化能力缺失”。
針對企業應用效率難題，行業開始探索以智能體（Agent）為核心的新范式。不同于傳統大模型的單輪問答模式，Agent構建了完整的“感知-思考-決策-執行-反饋”閉環，可自主完成多步驟復雜任務。這種技術架構有效解決了企業應用AI時的核心困擾：用戶無需反復調試提示詞或驗證輸出結果，Agent能通過自主學習適應業務需求。以電商客服系統為例，企業只需提供商品數據庫和歷史對話記錄，Agent即可自動生成應對策略，大幅簡化流程。
加曼將AI Agent比喻為需要培養的“孩子”：企業需確保其安全成長、傳授經驗，但無需過度干預具體操作。在此次技術峰會上，亞馬遜云科技推出的三款前沿Agent均圍繞效率優化設計。用戶設定宏觀目標后，Agent可自主規劃執行路徑，具備彈性擴展能力，支持多任務并行和跨智能體協作。其中，Kiro自主Agent專注軟件開發場景，能自動維護上下文連貫性，通過代碼合并建議保障用戶決策權；Amazon Security Agent將安全管控嵌入開發全周期；Amazon DevOps Agent則通過歷史模式分析實現運維體系的主動優化。
這些垂直場景的解決方案預示著更廣泛的企業應用趨勢：將業務流程和經驗轉化為AI可理解的規則，通過智能體實現自動化執行。這種模式不僅適用于開發運維領域，還可遷移至供應鏈管理、客戶服務等平行場景，推動AI與企業運營深度融合。
智能體的廣泛應用也帶來新的挑戰：如何保障其靈活性、安全性及可維護性？這需要構建平臺級支撐架構。亞馬遜云科技自推出Amazon Bedrock平臺以來，始終保持開放生態，支持多模型管理，今年新增對Kimi、MiniMax等模型的兼容。該平臺不僅能幫助企業自動化工作流程，還可匹配結構化與非結構化數據，設置全局安全策略。作為智能體的“安全圍欄”，Amazon Bedrock通過權限系統和自動評估機制，防范API調用錯誤、數據篡改等風險。
最新升級的Amazon Bedrock AgentCore強化了“策略”與“評估”兩大功能：前者可自動將企業合規要求注入工作流程，后者能在模型切換時檢測性能波動。平臺通過基礎架構、模型選擇、數據管理、工具開發等層面的協同，為智能體提供可擴展的算力支持、多樣化的模型選項，以及可信賴的治理框架。每個目標均由專門模塊支撐，形成完整的AI運行生態系統。
若將企業AI應用比作汽車運行，算力是燃料，模型是發動機，Amazon Bedrock構成動力總成，智能體則扮演控制系統角色。只有各組件協同運轉，AI才能真正成為企業組織能力的一部分。正如加曼所言，AI需從“功能工具”進化為“業務協作者”，通過整合企業獨有的數據與流程知識，創造實際價值。這種轉變不僅需要技術創新，更依賴對具體業務場景的深度理解與持續優化。
