最近这两年随着 AI 概念的火爆，" 将 AI 导入生产经营流程 " 或是 " 拥有一套属于自己的大模型 " 很自然地就成为了许多企业的 " 时髦 " 需求。

当然，这并不困难。因为无论是自己攒一套算力设备、自行训练离线大模型，还是通过各大云服务厂商，以更加低廉的代价进行云端 AI 的定制，都已经有了相当成熟的解决方案。

但有了大模型，就真的可以立刻将其投入生产流程了吗？

纵观目前的整个行业，在 AI 大模型的训练上积极投入，却缺乏将 AI 真正落实到业务端的思想和技术准备，可以说是许多企业所共同面临的关键性难题。

为何 AI" 不好用 "？因为企业面临七大难关

为什么 AI 大模型往往难以被真正落实到生产经营中？其实这是因为大家首先要明白一个最基本的常识，那就是 " 大模型 " 本身虽然可能 " 很智慧 "、" 懂得很多 "，但它本身并不具备直接的交互界面，不能实现对用户身份的识别和用户喜好的个性化学习，也不方便企业进行业务集成和调试、管理，以及长期的持续优化。

正因如此，在实际的使用场景中，我们大多数时候都不是直接 " 使用大模型 "，而是要通过一个 " 中间件 " 来实现与大模型的交互，这个 " 中间件 " 就是所谓的 AI Agent、或者说 " 智能体 "。

但大模型训练起来容易，可智能体的部署却不是一件容易的事情。综合目前各方面的反馈来看，企业用户在部署、管理智能体的过程中往往会面临 " 七大难关 "。

第一大难关就是智能体的运行环境搭建。众所周知的是，企业用户对于 AI 大模型的使用场景与个人用户完全不同。比如在一些涉及自动化生产的场景，大模型的持续 " 调用时间 " 可能长达数小时，这也就意味着，企业级智能体的运行环境决不能简单套用那些针对个人对话式 AI 的开源方案。因为后者往往为了节约设备算力，会将单次对话运行时长严格限制到只有半小时、甚至几分钟。可设计一个能支持数小时连续对话的智能体运行环境，就意味着企业需要有极其充足的算力作为后盾，同时对于大模型和智能体的稳定性也提出了高得多的要求。

第二大难关是智能体记忆的分类存储。在一个企业的内部，不同业务部门之间有时候需要使用不同的大模型来响应业务需求，而不同的使用者也会需要智能体学习他们各自的 " 偏好 "。这就要求智能体的开发者往往需要实现对话记忆、用户偏好的分类存储，并做到跨模型的记忆调用。这背后就会涉及到非常复杂的存储逻辑，此外还有信息安全的问题需要注意。

第三大难关是用户身份识别和权限分配。对于企业级大模型来说，不同用户的身份、权限往往有着极大的差别。比如生产线上的员工和消费部门的员工，所能够接触到的数据就必须要做出区分，而这就涉及到智能体的用户验证和权限控制设计了。

第四大难关是 AI 智能体与现有业务系统的集成。说白了，就是要让大模型能够 " 看懂 " 业务系统里的其他数据和行为，而这也需要开发者进行额外的 API 和函数转化工作。

第五大难关是如何合理限制大模型的 " 能力范围 "。这对于企业用户来说这也是至关重要的开发难题，它既涉及到一般对话当中的敏感用语问题，更涉及到避免人为 " 教唆 "AI 大模型作恶的情况。

第六大难关是企业智能体的网页交互能力开发。对于企业级智能体来说，它们不只需要 " 会 " 调用企业内部的业务模块，还需要有自动进行交互的能力，比如浏览网页、填写表单、自动点击按钮等，这背后就又涉及到额外的 AI 能力开发工作。

最后，当然也就是前文中已经提及，对大模型、智能体的长期管理和维护。IT 运维管理者需要直观的监测自有 AI 的行为路径，及时发现 AI 的 " 越界 " 行为，或是在一段时间的业务实践之后针对性进行性能调整。而目前的大多数开源智能体、或者 AI 用户界面方案都难以提供直观的性能监测和 AI" 行为分析 " 服务，从而让企业 AI 很难做到持续进步。

如何让 AI 真正 " 能用起来 "？AgentCore 可实现一劳永逸

很显然，对于如今的许多企业用户来说，尽管技术的进步看似解决了 AI 大模型的训练难题，但没有成熟的智能体部署和管理方案，还是让他们的 AI 落地 " 卡在了最后一公里 "。

面对这样的行业困境，身为目前全球云计算领军企业的亚马逊云科技率先作出了回应。在 2025 年纽约峰会上，亚马逊云科技正式发布了 Amazon Bedrock AgentCore。它不是一个单一服务，而是一套面向智能体部署与运行所需基础能力的组合式系统。

具体来说，AgentCore 的最大作用就是将我们前面提到的企业在部署 AI 智能体、在落地 AI 时的 " 七大难关 "，一一对应地进行了解决。

针对智能体的运行环境难关，亚马逊云科技有 AgentCore Runtime，它具备高安全、弹性算力且可持续稳定运行的特性。其单次对话运行时长可达 8 小时，远超行业常见水平。此外还支持异步与同步任务，并兼容多种开源和商用智能体框架。

针对智能体的记忆难关，亚马逊云科技准备了 AgentCore Memory。其支持短期与长期记忆，能实现记忆数据在多个智能体之间的共享，有助于跨会话的上下文延续，避免了开发者亲自调试存储底层逻辑的麻烦。

针对智能体的身份验证难关，亚马逊云科技推出了 AgentCore Identity。其可以与 Amazon Cognito、Microsoft Entra ID、Okta 等主流身份服务集成，能为不同任务、不同用户分配细粒度权限，确保智能体服务 " 有据可依、可控可审 "。

而在智能体接入企业内部系统的难关方面，AgentCore Gateway 则可以发挥至关重要的作用。通过将将 API、Lambda 函数、企业内部服务转化为智能体可识别和调用的工具，亚马逊云科技的这一技术让企业级 AI 智能体可以轻松打通现有的内部业务模块，免去了开发者自行集成所可能导致的种种隐患和潜在的巨大工作量。

当然，针对智能体的 " 能力约束 " 难关，也有全新的 AgentCore Code Interpreter。这一工具为智能体带来了安全、托管的代码执行环境，让开发者可以轻松指定运行语言、资源上限、安全策略等参数，从而在很大程度上避免了 AI" 放飞自我 "。

除此之外，也不能忽视 AgentCore Browser Tool，它专为解决智能体的网页交互难关而生。基于这个云端定制构建的交互模块，企业的 AI 智能体可以在不依赖本地浏览器、也不受大模型能力限制的前提下，实现自动化的网页浏览、表单填写、按钮交互等操作。对于实现 " 用 AI 智能体操作第三方 SaaS 系统 " 之类的应用场景，它可以起到关键性的作用。

最后，在 AI 智能体的后台管理、性能优化难关方面，亚马逊云科技也准备了 AgentCore Observability。它能够提供包括运行日志、执行链路、性能指标等一系列实时观测能力，支持与企业现有的可观测性平台无缝集成，为 AI 大模型、智能体服务的长期合规审核、性能优化打下关键基础。

既行好事、也树标准，亚马逊云科技领跑智能体时代

很显然，站在企业用户、企业 AI 开发者的角度来说，亚马逊云科技推出的 Amazon Bedrock AgentCore，确实是再一次大幅简化了 AI 在实际业务和生产流程中的落地难度，有望让无数企业少走弯路，更快地用上 AI 来加速其业务。

但在交口称颂之余，我们便也不禁要思考一个问题：为什么亚马逊云科技要做这些服务，难道就仅仅只是想要增强自家云服务的吸引力这么简单？

其实针对这个问题，亚马逊云科技在发布 AgentCore 的时候，也详细阐述了其背后的产品逻辑，即为何要这样设计这套产品。

在署名文章中，亚马逊云科技 Agentic AI 副总裁 Swami Sivasubramanian 提出了四项构建原则，即 " 以敏捷为核心竞争力 "、" 重塑面向 agent 时代的基础能力 "、" 以模型选择与数据优势实现卓越成效 "，以及最后的 " 部署真正改变体验的解决方案 "。值得注意的是，这四项核心原则不仅仅是亚马逊云科技设计产品时的依据，同时也蕴含了亚马逊云科技对于如今企业用户在部署 AI 大模型、AI 智能体时完整流程应该注意哪些 " 关键点 " 的观察和分析。

是的，可以说只要企业完整地善用 AgentCore 产品的全套服务，那么他们就可以更简单地让 AI 真正在生产当中落地。但假如企业不使用亚马逊云科技的 AgentCore，而是按照上述的七大产品的思路 " 有样学样 "，那么他们起码也可以少走许多弯路，显著加快 AI 落地的步伐。

换句话说，亚马逊云科技正在以系统化方式回答一个关键问题：企业要真正用好 AI 智能体，到底需要哪些能力，怎样搭建一套能运行、能交付、能持续演进的系统。当然最为关键的是，亚马逊云科技本身具有能够 " 解答 " 这个问题的全部能力与相关服务。正因如此，亚马逊云科技给出的 " 解答 " 不仅是对企业客户的有效指导，更是贯通全流程的 AI" 帮扶 "，为当下企业争相落地 AI 的 " 大时代 "，再一次树立了一个明确的、可对照的业务能力标准。

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