智东西

作者 | ZeR0

编辑 | 漠影

智东西 6 月 23 日报道，今日，在亚马逊云科技中国峰会上，亚马逊云科技宣布 DeepSeek、MiniMax、Kimi、Qwen、GLM 等中国领先开源模型均已上架 Amazon Bedrock 平台，并分享多家中国科技公司如何借助亚马逊云科技平台加速 Agentic AI 业务发展。

小鹏集团采用亚马逊云科技领先的 AI 和云技术与服务构建了企业级 AI 编程与 Agentic 工作平台 " 灵犀 "， 可实现零编码交付，覆盖研发全生命周期，该平台上线以来，已使 AI 应用中心的 AI 代码覆盖率超过 70%，创建了超过 700 个 skill，连接了 400 多个 API 节点，每天有 100 多个 AI 驱动的工作流全链路自动化运行。截至目前，其已累计跑完超过 14 万个工作流，核心阶段执行成功率超过 99.7%。

影石 Insta360 基于自研 AI 能力与十年影像技术积累，依托亚马逊云科技 Agentic AI 五层架构，提供基于云的 " 一站式智能成片 " 能力——时刻 Pro，无需任何人工编辑，仅需不到一分钟即可实现从拍摄到高质量出片的全流程，大幅提升了用户的相机使用体验。

月之暗面 Kimi 借助亚马逊云科技的全球基础设施与 AI 技术，为全球企业提供模型服务，并加速自身业务全球化发展。

猎豹移动是首批在亚马逊云科技 Amazon Bedrock AgentCore 上运行生产级 Agent 的中国企业。其推出的 EasyClaw 出海企业版，依托亚马逊云科技的算力与技术底座，可灵活调度多模态模型，针对跨境电商行业实现了出海广告从素材生产、投放优化到数据复盘的全链路 AI 赋能，重塑了传统出海营销模式。

亚马逊云科技提供完整 Agentic AI 技术栈，覆盖 AI 基础设施、模型、数据和知识、Agentic 平台、Agent 应用，助力企业实现可衡量的业务产出。

会上，亚马逊云科技展示了多项新品，包括 Amazon Continuum 代码修复服务、Amazon Context 上下文管理服务、全新原生 iOS 版 Kiro app、Amazon DevOps Agent 智能运营助手、Amazon Transform 现代化服务，以及 Amazon Bedrock 平台新增的 AgentCore Harness 运行环境、AgentCore Policies 护栏审查功能、AgentCore 网络搜索功能和托管知识库。

亚马逊全球副总裁、亚马逊云科技亚太区联席总裁储瑞松谈道，当今，模型能力的持续提升与 Agentic 工程体系的日益成熟已形成相互促进的飞轮，推动 Agentic AI 迈过爆发拐点。他还强调了亚马逊云科技在数据能力与全球可信赖基础设施等方面的优势。

会上，亚马逊云科技正式发布具备实操性的《企业生产级智能体开发指南白皮书》。该白皮书详细阐述了评估驱动的 Agent 开发生命周期的具体实践步骤，从方法论到最佳实践提供全面指导，帮助更多企业在 Agent 开发过程中少走弯路，并更早地从项目当中受益。

一、Agentic AI 将重构企业经营模式

"AI Agent 正逐步成为新一代生产关系的主体之一。过去的生产关系，人是主体，所有的技术都只是提供工具。而未来 Agentic AI 时代的生产关系，人和 AI Agent 协同，使用工具，完成生产和价值创造。这是一个前所未有的企业组织和价值创造的范式转移。" 储瑞松谈道。

亚马逊全球副总裁、亚马逊云科技亚太区联席总裁储瑞松

Agentic AI 的快速发展与应用，正在深刻推动企业经营模式的重构。

不同于以往技术项目，在构建 Agentic AI 项目的过程中，企业的决策要从 " 选择技术和工具 " 转向 " 定义要达成的业务结果 "，并以此反向驱动技术的实现，数据也将从静态资产变成持续驱动 Agentic AI 为企业创造价值的核心战略资产。

同时，由于 Agentic 平台已成为概念验证和生产的分界线，成百上千个 Agent 和人类员工、及 Agent 间的协同，必须依赖统一的 Agentic 平台的赋能和管理。

在此期间，清晰的授权体系、可追溯的决策机制与自动化的审计能力等信任和治理机制，将成为 Agent 安全、规模化运行的 " 加速器 "。

此外，组织内团队之间角色的分工和协作的重要性亦更加突出，企业需要建立全新的角色、机制与责任体系来协调和规范人和 Agent 的协作方式。

二、构建 AI 五层技术栈：AI Infra、模型、数据与知识、Agentic 平台、Agent 应用

Agent 的应用探索正迎来全新阶段。

一方面，大模型在推理能力、代码生成及多模态理解上持续突破，智力水平不断跨越新的门槛。

另一方面，将模型能力转化为可稳定交付业务结果的涵盖提示词工程、上下文工程和驾驭工程的 Agent 体系化工程能力也正快速成熟。

这些工程实践的成熟，又反过来向模型厂商提供真实世界的反馈，明确了场景需求与边界突破的方向，从而共同推动了 Agentic AI 爆发拐点的到来。

面对层出不穷的 AI 创新，企业需要一张清晰 AI 全景地图来明确自身需求。

为助力企业加速 Agentic 业务转型，亚马逊云科技绘制了一个 AI 五层技术栈地图，全面覆盖从 AI 基础设施到 Agent 应用五大层面，同时以安全、效果、性能、成本四大维度贯穿各层，助力企业通过 AI 获得可衡量的业务成果。

在 AI 基础设施层，亚马逊云科技提供行业最新的 GPU 实例及自研的 Trainium AI 加速芯片，并依托 Amazon SageMaker AI 帮助企业快速构建、训练和部署自有 AI 模型。

在模型层，Amazon Bedrock 提供统一对多种领先大模型的访问，支持前沿商业模型与开源模型的按需访问，其统一的 API 接入方式、内置的安全与治理能力，以及面向生产环境的稳定运行能力，可帮助企业将多模型能力融入实际 Agentic 业务系统。

在数据和知识层，亚马逊云科技提供 Zero-ETL、Amazon S3 Vectors、专用向量数据库、Amazon Bedrock Knowledge Bases，以及最新发布的 Amazon Context 等完整的专门面向 AI 的数据服务，让企业数据能便捷、有效地为 Agentic AI 赋能，把过去静态存储的数据变成 AI 可以理解和使用的数据和知识资产。

在 Agentic 平台层，Amazon Bedrock AgentCore 提供一整套从开发到运行到迭代的完整能力，支持企业统一高效地管理 Agent 的全生命周期。

在 Agent 应用层，亚马逊云科技提供 Kiro、Amazon Quick、Amazon Connect 等一系列开箱即用的解决方案，助力包括软件开发、企业 IT、知识工作者、客户服务等各领域、各行业的企业无需从零构建，快速将 Agent 能力应用到实际业务中。

三、三种路径，让企业快速获得 Agentic AI 业务价值

根据不同的需求和场景，亚马逊云科技为企业提供三种应用 Agentic AI 产品和服务解决业务挑战、创造价值的路径。

企业可以直接采购亚马逊云科技既有的 Agent 服务，也可以基于亚马逊云科技的全栈 AI 能力构建定制化的 Agent，同时还可以通过合作伙伴渠道获得更多样化的方案。

针对企业在开发 Agent 时缺乏成效评估标准的痛点，亚马逊云科技推出了以 " 评估驱动的 AI Agent 开发生命周期 " 的方法论，涵盖了 " 定标准、开发实现、效果评估、上线、持续监控和改进循环 " 等全生命周期的管理流程，旨在帮助企业掌握科学的评估体系，从而更稳妥地管控 Agent 从开发到运营的整个生命周期。

同时，亚马逊云科技还在 GitHub 上开源了一个模拟项目对应的评估集和代码，帮助企业快速将方法论转化为可以快速上手尝试的动手能力。

四、依托二十载技术创新， 提供安全可信、稳定可靠、高效经济的基础设施

依托在数据领域二十年的积累，亚马逊云科技正在 AI 时代全面赋能企业的数据应用，覆盖从数据的产生，到流转，到聚合和治理，再到使用的各个环节。

其开放式数据架构可实现数据一次写入、处处可用；卓越数据底座兼具极致性能与经济性，可使向量存储成本降低高达 90%；可信数据能力则确保从数据、模型到 Agent 的端到端统一治理。

此外，亚马逊云科技覆盖全球的基础设施，具备安全可信、稳定可靠、高效经济三大特征。

（1）安全可信：通过 Nitro System 实现硬件级物理安全和隔离，并进行全链路加密和网络隔离，在全球范围支持 143 项安全合规认证。

（2）稳定可靠：通过每个区域至少三个独立可用区的设计、专用跨洋光缆以及彻底实践 DevOps 的产研团队能力，构建了整体可用性在行业内指数级领先的云基础设施，提供稳定可靠的运行环境。

（3）高效经济：亚马逊云科技则通过自研芯片等服务全面优化性价比，帮助企业用合理的投入获得高效的产出。

结语：Agentic AI 正改变企业流程和优化组织

在今天的峰会上，亚马逊云科技展示了其全栈 Agentic AI 产品如何深入企业各个环节，从需求理解、代码生成、安全扫描、测试验证到部署运维，将 Agent 嵌入完整的业务流程并确保可靠运行，同时为其全栈 AI 能力的构建提供强劲、稳固的底层支撑。

随着智能体能力更强、基础设施更加成熟，组织问题将是企业降本增效的关键卡点。如今，越来越多企业开始围绕 AI 能力重新设计流程和优化组织，从管理人执行任务变成编排人与 Agent 的协作，从定义岗位职责变成定义 Agent 的能力边界和目标，以此转化为企业级的复利势能。