在2025年7月举办的纽约峰会上，亚马逊云科技Agentic AI领域的一次重大发布，为全球企业AI部署带来了新的曙光。亚马逊云科技Agentic AI副总裁Swami Sivasubramanian在会上指出，未来能够在竞争中脱颖而出的企业，并非是对趋势预判最精准的企业，而是那些能迅速应对变化的企业。这一观点直击当下企业AI部署的核心难题：尽管全球企业已累计投入数千亿美元探索AI，但如何将这一技术的潜力转化为实际的生产力，仍是摆在面前的一道难题。
《福布斯》的报道揭示了AI代理在企业应用中的痛点：尽管越来越多的企业尝试引入AI代理，但由于基础设施的局限、安全隐忧及运营复杂性，大规模部署AI代理对企业而言依然困难重重。
针对这一行业空白，亚马逊云科技推出了全栈式智能体系统Amazon Bedrock AgentCore。该系统由七大核心模块构成，旨在彻底改变企业AI的落地逻辑，满足企业在从试点项目向生产部署转变过程中的迫切需求。
在智能体部署的实际操作中，企业常会遇到一系列棘手问题。例如，当一个智能体在测试中展现出处理复杂客户投诉的卓越能力，但在尝试调用CRM系统查询订单时，却可能因权限和责任问题被法务部门叫停。身份认证体系无法适应非人类操作者、网页操作工具依赖本地浏览器且不稳定、代码执行可能带来安全隐患、多轮对话的记忆管理失控等问题，都严重阻碍了AI的落地。
亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建指出，智能体的能力并非仅凭一个大模型就能实现，它还需要执行环境、工具接入、上下文记忆、安全机制及观测能力等通用能力的支撑。而Amazon Bedrock AgentCore正是为解决这些问题而生，其七大模块覆盖了智能体构建、运行、调用、记忆、交互和治理等关键环节。
更重要的是，Amazon Bedrock AgentCore并非提供某个具体的智能体应用，而是为企业构建智能体系统提供了一整套通用能力底座。过去，企业在构建智能体时，需要自行解决一系列复杂、重复且容易出错的工程问题，如代码执行、权限控制、工具接入、状态监控等。而现在，这些问题都将得到系统性的解决。
智能体规模化的另一大阻碍在于数据存储成本与智能体效能之间的矛盾。例如，一家物流企业试图将货运调度智能体推广至全球港口时，可能会发现向量数据库成本飙升几十倍。而亚马逊云科技此次发布的Amazon S3 Vectors云存储服务，正是为了解决这一问题。作为首个原生支持向量处理的云存储服务，Amazon S3 Vectors通过创新的存储结构，将向量处理成本降低了90%，同时保持了亚秒级的查询响应，支持千亿级知识图谱的存取。
与此同时，Amazon Nova模型定制服务的推出，则满足了智能体“智力本地化”的需求。企业可以将行业术语、内部流程等专属知识注入模型，打造出真正“懂业务”的AI助手。这不仅提升了智能体系统的决策准确性和内容可信度，也意味着AI能力正逐渐从通用平台融入企业内部系统，成为数字化生产力的核心组成部分。
为了打破智能体生态中的“工具荒”困局，亚马逊云科技还在其Marketplace中新增了“AI Agents与工具”分类。用户可以通过该渠道集中浏览、采购并部署由合作伙伴提供的各类智能体与配套工具。无论是行业定制智能体、API工具插件，还是与Amazon Bedrock兼容的执行组件，都可通过Marketplace实现一键获取、按需部署。这一举措不仅提升了开发效率，还为智能体生态的协同发展注入了新的活力。
亚马逊云科技在此次发布中展现出的业务布局逻辑，远远超出了技术发布的范畴。四大设计原则——敏捷响应、基础重塑、数据协同、交付导向，共同构成了方法论框架，将技术发布升华为生产力范式的变革。Swami Sivasubramanian在峰会上强调，这是一场多维度的结构性变革，它颠覆了软件的构建方式，也为部署与运维带来了全新的挑战。
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