在近期的一次技术分享会上，专家深入探讨了亚马逊云科技在推动大模型驱动智能体（Agentic AI）技术方面的最新进展。智能体这一概念，源自强化学习领域，它通过与环境的交互，执行动作并接收状态反馈，展现出高度的智能特性。
智能体技术的发展，与图灵测试的演进紧密相关。图灵测试1.0聚焦于人机对话的难以分辨性，而图灵测试2.0则进一步要求人工智能在执行任务时，让人无法区分其与人类的差异。若大量智能体存在，它们将可能重塑社会组织结构，特别是企业形态。例如，一个拥有1000个智能体的10人企业，其管理架构将与传统千人企业截然不同。
智能体的核心在于大模型与工具的集成。大模型作为智能体的“大脑”，具备记忆与进化能力，使得整个系统能够不断优化。在问答场景中，智能体能够将复杂问题分解为可执行步骤，调用不同工具获取答案。然而，智能体如何识别工具、如何调用工具，成为亟待解决的问题。通过提示词告知智能体工具信息，并根据上下文生成调用参数，智能体得以执行工具并返回结果。
随着工具数量的增加，工具之间的正交性和边界清晰度成为挑战。此时，模型-上下文协议（MCP）应运而生。MCP定义了客户端与服务端的交互协议，简化了工具管理。在初始化阶段，客户端从MCP服务器获取工具列表，配置给大模型。大模型根据上下文调用工具，客户端向服务器发出请求，获取结果后返回给大模型。MCP的优势在于降低了工程复杂度，确保了工具间的正交性。
在智能体生态系统中，越来越多的企业加入其中，提供平台、应用、大模型蒸馏等服务。代码智能体成为热门方向，旨在模拟人类项目开发过程，通过对话式编程等方式，将问题分解为可执行步骤。然而，智能体在连续上下文中如何避免错误放大，产生一致可靠的结果，仍是当前面临的主要挑战。人工干预和限制工作流复杂度是当前的主流解决方案。
智能体架构分为单智能体和多智能体两种形式。单智能体包括通过推理形成动作序列的React Agent和工作流模式。React Agent的难点在于推理出合理可执行的步骤并稳定执行，而工作流模式则预先定义好执行顺序。多智能体架构则采用路由器+专家、编排器+协调者等模式，通过分工和协调完成复杂任务。与单个复杂智能体相比，多智能体架构更具变形和模块化优势。
亚马逊云科技在智能体技术方面提供了丰富的解决方案。Bedrock Agent能够完整输出智能体的每一步执行过程，帮助开发者诊断和优化。Amazon SageMaker提供了Q Business和Q Developer等智能体解决方案。Q Business支持用户通过自然语言查询获取分析报告，而Q Developer则允许开发者自定义构建智能体应用，增强可观测性。Bedrock Agent还内置了多种组织架构模板，开发者可通过API轻松构建。
在演讲现场，专家还分享了智能体技术的实际应用案例。例如，通过智能体处理数据合成任务，让多个模型分别生成数学题目答案，再由另一个模型评估并选择最优答案。专家还强调了智能体技术在企业组织形态方面的潜在影响，以及实现通用人工智能的可能性。
亚马逊云科技在推动智能体技术发展方面投入巨大。公司计划投入1000亿美元在AI算力、云基础设施等领域，旨在通过领先的技术实力和丰富的经验，助力企业在AI时代实现突破。
此次技术分享会不仅展示了亚马逊云科技在智能体技术方面的最新成果，还为参会者提供了深入了解智能体技术发展的机会。随着智能体技术的不断进步，我们有理由期待它在未来发挥更大的作用，为企业和社会带来深远的影响。
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