作者｜邸天宇

编辑｜胡展嘉

运营｜陈佳慧

出品｜零态 LT（ID：LingTai_LT）

头图｜亚马逊云科技官方供图

亚马逊云科技，为 Agentic AI 按下了 " 加速键 "。

2025 年 12 月 1 日 -5 日，2025   亚马逊云科技 re:Invent 在拉斯维加斯举办，主题为 "Agentic AI"。此次大会，亚马逊云科技围绕 AI 基础设施、推理系统、数据、构建工具等发布多项重磅创新。

以云为底座，重构智能创新范式，亚马逊云科技带领众多企业迈向 Agentic AI 时代。

▲图：亚马逊云科技首席执行官 Matt Garman

亚马逊云科技首席执行官 Matt Garman 表示，"AI 助手的时代正在被 AI Agent 取代…未来每家公司，每一个可以想象的领域中都会运行数十亿个 Agent。"

回望人类科技的发展历程，无论是蒸汽机、电气化还是计算机革命，都曾极大解放生产力，创造非凡的商业价值。如今，Agentic AI 时代已悄然来临。如何拿到下一个时代的 " 船票 "，已成为所有企业都需要面对的时代课题。

正如 Android 为硬件厂商提供了可直接落地的 " 万能底座 "，在亚马逊云科技的帮助下，一众企业也能灵活使用 Agent 创造更多价值。可以预见，亚马逊云科技将成为 Agentic AI 时代的 " 新基建 "。

行业痛点明显

Agentic AI 趋势不可阻挡

毫无疑问，生成式 AI 已成为近两年科技行业的最大风口。然而遗憾的是，时至今日，大部分生成式 AI 应用均囿于 " 聊天机器人 "，并未在生产场景中创造太多实实在在的价值。

对此，亚马逊云科技 Agentic AI 副总裁 Swami Sivasubramanian 表示，传统 Agent 开发需预设所有场景流程，不仅代码维护难度高，还易因意外情况导致失败，并且多数概念验证没有考虑快速部署能力、复杂的内存系统、身份访问管理、工具连接、可观测性五大生产障碍。

▲图：亚马逊云科技 Agentic AI 副总裁 Swami Sivasubramanian

零态 LT（ID：LingTai_LT）了解到，传统 Agent 开发多为 " 定制化脚本 + 碎片化组件 " 模式，缺乏标准化部署流程、环境适配能力和弹性扩缩容机制，PoC（概念验证，Proof of Concept）阶段表现正常的 Agent，在生产环境中可能会面临部署周期长、环境不兼容、峰值扛不住等问题，无法快速响应业务需求。

这不仅会导致 Agent 难以从过往生产实践的成败中真正学习，也会极大削弱运营型科技企业针对不同用户提供长效性‘千人千面’服务的能力。

而在生产环境中，Agent 还需要自主调用企业内部系统、外部工具，但传统 Agent 开发未建立 " 非人类实体 " 的身份认证、权限控制、操作审计机制，存在权限滥用、数据泄露、操作不可追溯等安全风险。

为了进一步挖掘 AI 技术的商业价值，目前科技企业纷纷押注 Agentic AI。根据天眼查媒体综合信息，及 Fortune Business Insights 统计的数据显示，预计 2025～2032 年，全球 Agentic AI 市场规模将从 72.9 亿美元增长到 883.5 亿美元，复合年增长率为 42.80%。

在 Agentic AI 引领下一轮科技革命的关键时刻，行业亟需一家肩负社会责任的科技企业，以系统性的技术创新和生态建设，打通制约产业升级的瓶颈，为行业打开新的增长通道。

为客户提供可靠技术路径

凭什么是亚马逊云科技

作为全球领先的云计算服务提供商，亚马逊云科技早已洞察到，一众企业正面临着 Agent 原型无法顺利走向生产环境的挑战，因而推出了开源 Agent 开发框架 Amazon Strands Agents SDK 以及 Agent 基础设施 Amazon Bedrock AgentCore，可以针对性解决前文提到的 Agent 在生产活动中落地的五大障碍。

先来看最基础的快速部署能力。

此前企业基于传统平台构建 Agent，往往需要搭建模型推理服务、工具调度框架、多 Agent 协同环境等，动辄耗时数月才能打造一个可运转的基础骨架。

反观亚马逊云科技推出的 Amazon Strands Agents SDK，打破传统模式，以模型驱动为核心，无需预定义工作流，可以让模型自主适配各类实际场景。企业只需要写业务逻辑，不需要写 " 基础设施层 " 代码，即可快速部署。

对此，S&P Global Market Intelligence MI 企业技术和可持续发展技术负责人 Helene Astier 表示，" 过去，在 Astra 平台上部署一个 Agent 往往需要数周时间。现在借助 AgentCore，我们可以在几分钟内创建并部署一个 Agent 或 MCP 服务器。"

2025   亚马逊云科技 re:Invent 大会上，还为 Amazon Strands Agents SDK 增加了 TypeScript 以及边缘设备支持两项功能，覆盖全球最流行的编程语言之一，并解锁了汽车、游戏、机器人等领域的全新场景。

而这两项新功能的加入，对科技行业进一步实现 Agent 的广泛商业化落地有十分重要的意义。有助于科技企业深入探索全场景智能生态。

不过需要注意的是，Swami Sivasubramanian 认为，只有好的开发框架还不够，从 PoC 到生产的鸿沟需要一个托管系统来填补。为此，亚马逊云科技打造了一套标准化的 Agent 开发、部署、运行工具 Amazon Bedrock AgentCore。

来看内存系统。

为了让 Agent 可以随着时间推移形成对用户的连贯认知，亚马逊云科技的 AgentCore Memory 新增 Episodic 记忆功能，可以通过结构化方式记录上下文、推理过程、操作及结果，为用户创造长期价值。

比如，当用户独自出行时，亚马逊云科技的 Agent 可能会在航班起飞前 45 分钟提醒前往机场；几个月以后，当发现用户携带家人前往相同目的地时，基于 Episodic Memory，Agent 回顾上次家庭旅行时，会发现因孩子们找玩具、行李箱重、安检排队长等混乱情况耽误了较长的出行时间，自动将出发时间调整为提前两小时。

零态 LT（ID：LingTai_LT）认为，亚马逊云科技的 Episodic Memory 进一步升级 Agent 能力，将极大提升科技企业与用户之间的联系。此前，大部分生成式 AI 工具仅有瞬时记忆，很难长时间记住用户的个性化需求。基于 Memory 记忆功能，科技企业打造的服务型产品，可以与用户产生更紧密的联系。

接着看身份访问管理。

传统 IAM 系统多为人类用户设计，而企业又拥有不同的数据接口，Agent 难以获得精细化的数据访问权限。为此，亚马逊云科技推出了 AgentCore Identity，仅需几行代码，即可实现跨亚马逊云科技应用与 Slack、Zoom 等第三方服务的身份访问管理。

事实证明，AgentCore Identity 确实可以创造非凡的商业价值，特别是对于需要整合多个系统的企业至关重要。亚马逊云科技全球专家与合作伙伴副总裁 Dr. Ruba Borno 透露，丰田联合麦肯锡、德勤与亚马逊云科技打造的 AI 驱动供应链系统，整合了超 30 份分散系统数据，创造 10 亿美元商业价值，库存减少 60%，电商销量翻倍。

再来看工具连接。

Agent 的核心价值在于 " 自主调用工具解决复杂问题 "，然而，企业中存在大量无法提供 API 接口的老旧系统（" 祖传系统 "），这些系统只能通过 UI 界面操作，传统 Agent 缺乏标准化的工具接入框架、协议适配能力和错误重试机制，导致工具连接成本高、兼容性差、调用不稳定，无法形成高效的工具链。

为此，亚马逊云科技特别打造了专为 "AI 看不懂的祖传系统 " 而生的 Amazon Nova Act，通过强化学习，在数百个 " 健身房 " 模拟环境中训练，可在 Web、App 等场景下实现 UI 自动化服务，可靠性超 90%。

尽管目前 MCP 接口也正逐步成熟，但不可能所有的开发者均主动接入 MCP 生态。在此背景下，亚马逊云科技打造 Amazon Nova Act，体现了其拥有务实的产品态度，以及对客户需求的深层次洞察。

最后是可观测性。

Agent 最大的特点在于可自主执行任务，但问题也随之而来，由于传统开发模式缺乏对 Agent 的运行状态、决策逻辑、任务执行过程、资源消耗的实时监控、日志采集、异常告警机制，Agent 运行时，很像是一个 " 黑盒 "。

2025   亚马逊云科技 re:Invent 上，亚马逊云科技杰出科学家、自动推理领域权威 Byron Cook 就抛出一个尖锐的问题：" 你会把信用卡交给 Agent 吗？就像交给一个几岁的小朋友去购物一样，他可能会帮你买到你想要的商品，但最终你也可能得到一大堆你并不需要的东西。"

当企业缺乏对 Agent 的信任时，往往会以额外的人工审核、繁复的流程管控作为补偿，但这种 " 过度干预 " 反而束缚了 Agent 的创造力与自主性，削弱了智能系统真正的价值。

有鉴于此，亚马逊云科技推出了神经符号 AI，可结合大语言模型和自动推理数学逻辑验证，确保 Agent 行为正确性。亚马逊云科技的神经符号 AI，会在验证输出、训练数据生成、约束解码等维度，引入自动推理系统，实时纠偏，以确保 AI 的输出始终符合逻辑规则。

正如 Byron Cook 所言，" 形式化推理与生成式 AI 的结合，是构建可信 Agent 的游戏规则改变者。" 推出神经符号 AI，不光说明亚马逊云科技具备极强的技术实力，更昭示出其正以突破性的融合智能技术，为全球企业构建更可靠、更可控、更具可解释性的 AI 基础设施。

零态 LT（ID：LingTai_LT）梳理亚马逊云科技在 Agentic AI 领域的一系列布局发现，其早已突破传统云服务商 " 卖水人 " 的角色定位，致力于将 Agent 打造成企业随取随用的底层能力与创新基础设施，更像是所有企业都触手可及的 AI" 引擎 "。

在此过程中，亚马逊云科技把自然语言升级为新时代的生产力接口，使各类开发者都能够以更低成本、更高可靠性、可规模化的方式，构建、部署与运营具备推理、记忆与自主进化能力的 Agent。

对于正处在智能化转型关键期的各行各业而言，亚马逊云科技不仅提供工具，更提供确定性——让企业在不确定的技术周期中依然能够稳步演进、持续创新。这种以基础设施形态托举产业升级的能力，正是当下科技行业最为稀缺的价值，也让亚马逊云科技成为推动全球智能化进程的重要力量。

企业出海关键时

亚马逊云科技坚实 " 护航 "

随着 AI 时代逐渐来临，中国企业如果想在全球市场占据优势地位，必然需要依靠云计算服务提供商赋能，在 Agentic AI 领域展现较强的竞争力。

在此过程中，亚马逊云科技已然成为中国科技出海的首选。

这不光是因为亚马逊云科技提供一系列完备的 Agentic AI 贴身服务，可以帮助中国企业针对全球各地的特殊需求进行灵活地 Agent 创新，更在于其在全球市场拥有出众的影响力以及极佳的可靠性。

2025 亚马逊云科技   re:Invent   大会上，Matt Garman 透露，亚马逊云科技全球数据中心网络覆盖 38 个地区、120 个可用区。2024 年，亚马逊云科技增加 38 千兆瓦的数据中心容量，并拥有超 900 万公里陆地和海底电缆，为世界上最大专用网络。

众所周知，云计算产业的规模效应十分明显，算力充沛，往往意味着企业更具成本优势。亚马逊云科技实用计算高级副总裁 Peter DeSantis 透露，亚马逊云科技自研 AI 芯片 Trainium3 的成本较同类低 40%。基于此，亚马逊云科技可以大幅减轻客户的使用成本。

此外，亚马逊云科技还拥有极强的可靠性。根据天眼查媒体综合信息，及弗若斯特沙利文披露的数据显示，亚马逊云科技以 99.99% 的超高可用性，成为中国唯一达 " 四个九 " 标准的云服务提供商，稳定性较行业平均水平高出 5 倍。

AI 时代，云计算服务提供商不光需要在基础设施层面提供较强的可靠性，更需要在 Agent 应用维度，为企业提供安全性防护。

亚马逊云科技就推出了 Amazon Bedrock AgentCore，一系列用于安全会话、安全连接、安全身份验证的组件，使企业能够规模化、安全地构建、部署和运营 Agent。其中，Policy in Amazon Bedrock AgentCore 功能，用户仅需使用自然语言，即可设定 Agent 可访问的工具和数据、可执行的操作以及适用条件。比如，跨境电商企业为了避免恶意退单，可以用自然语言对 Agent 下达 " 当退款金额高于 1 万元时，阻止客户退款操作 " 的指令，保障资金安全。

对于企业来说，安全性不仅是 Agent 能否落地的前提，更直接决定了其可控性和可持续性。只有在安全机制严密、数据边界清晰的基础上，企业才能放心地将 Agent 纳入核心业务流程，让智能体真正参与决策、执行与协同，从而提升效率、降低成本，实现更可预测的业务增长。

依托全球影响力与业界领先的可靠性、安全性，亚马逊云科技已成为众多企业 Agentic AI 转型过程中信赖的核心底座。目前，Amazon S3 存储超 500 万亿对象，每秒处理 2 亿次请求；Amazon Bedrock 正为全球超 10 万家公司的人工智能推理提供支持。

事实证明，这些企业选择亚马逊云科技，确实做出了正确的判断。凭借行业领先的 Agentic AI 能力与贴身式服务体系，亚马逊云科技正在为客户创造可观的价值。

比如，通过亚马逊云科技，国际期刊出版集团康泰纳仕构建了统一内容系统与数据湖仓，可通过 AI 翻译实现内容跨区域联合发布，数字收入占比达 70%，《纽约客》付费订阅超 100 万。

这还仅仅是个开始，在主题演讲的炉边对话环节，Matt Garman 透露，亚马逊云科技正加大 AI 基础设施投入力度，目标是打造 4000 亿美元规模的业务，这将为合作伙伴创造价值 2～3 万亿美元的潜在业务机会。

伴随生成式 AI 技术加速演进，中国科技企业正迎来前所未有的战略窗口期——不再满足于在本土市场稳扎稳打，而是以 Agentic AI 技术的突破为契机，冲击全球市场。然而，Agentic AI 的全球化部署，十分考验企业在算力、平台、数据、可靠性等多个层面的综合能力。

要想真正驶入国际竞争的深水区，中国企业迫切需要一艘能够穿越不确定性的 " 旗舰母舰 "。

好在，亚马逊云科技已经针对 Agentic AI 的复杂性与产业化挑战，构建起覆盖基础设施、工具链、推理平台、安全体系在内的全栈能力。从构建自治智能体的底层支撑，到提供跨区域、可扩展的推理平台，再到实现数据治理、安全合规、成本优化等关键能力，亚马逊云科技几乎为中国企业准备好了出海所需的一切 " 航海图 " 与 " 护航舰队 "。

正是在这样稳固而开放的技术底座之上，中国 Agentic AI 企业有望在全球舞台上加速落地创新场景，缩短商业化周期，抢占智能化时代的制高点。可以预见，充分挖掘亚马逊云科技技术优势的中国企业，将在全球市场展现极强的竞争力。

写在最后

回望科技产业演进史，每一次决定性的技术跃迁，从 PC 互联网到移动互联网，再到云计算与大模型时代，无不以科技巨头在底层奠定 " 新土壤 " 为前提。正是这些基础能力的演进，激活了全球科技创新。

而今，全球科技正站在 Agentic AI 的拐点前夜，行业普遍感受到从 PoC 到规模化落地之间的巨大断层。亚马逊云科技敏锐洞察到这一结构性痛点，率先构筑起覆盖基础设施、智能体框架、数据治理、安全合规与全球部署的系统化能力，为 Agentic AI 的产业化铺设了真正可依赖的技术底座。

正如 Swami Sivasubramanian 所言，" 有了 Agentic AI，我们处于这样一个时刻：只要拥有想法，你就拥有不受限制去创造的自由，能够以前所未有的速度从概念迈向实际影响，去攻克那些曾经看似不可能解决的问题。"

2025 亚马逊云科技 re:Invent 中国行即将启幕！12 月 18 日开始，北京、上海、深圳、成都四城线下巡演及线上专场将同步开启，无论你是云计算新手还是技术老兵，都将从高阶演讲、实战内容、技术分享和专家互动中受益。立即注册，抢占席位，把握 Agentic AI 时代的新机遇！

https://events.amazoncloud.cn/reinvent-online-20251218?trk=811631fa-539a-41c3-8fed-f23e4f9919dc&sc_channel=el

如对稿件有异议请联系 linfeng@lingtaikeji.com

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