在亞馬遜云科技紐約峰會(huì)上，亞馬遜云科技推出了一個(gè)叫AgentCore的東西，它屬于Amazon Bedrock的一部分，包含七個(gè)模塊。在亞馬遜云科技看來，這7個(gè)模塊就是開發(fā)智能體（agent）要有的7大件。

首先得有個(gè)運(yùn)行時(shí)環(huán)境，這就是AgentCore Runtime。它具備安全性和彈性，交互延遲低。最有意思的是，可處理長(zhǎng)達(dá)8個(gè)小時(shí)的復(fù)雜異步工作負(fù)載，意味著一個(gè)agent在運(yùn)行過程中，可以長(zhǎng)達(dá)8小時(shí)持續(xù)處理一個(gè)任務(wù)，可以執(zhí)行更復(fù)雜的任務(wù)。

亞馬遜云科技大中華區(qū)產(chǎn)品部總經(jīng)理 陳曉建介紹稱，業(yè)內(nèi)常見的運(yùn)行時(shí)環(huán)境通常支持十幾分鐘或半小時(shí)級(jí)別的運(yùn)行時(shí)間，而AgentCore Runtime的8小時(shí)運(yùn)行時(shí)間屬業(yè)內(nèi)之最，這大大增強(qiáng)了agent在服務(wù)端持續(xù)運(yùn)行的能力。

第二個(gè)組件叫AgentCore Memory，它可以高效存儲(chǔ)對(duì)話上下文，包括長(zhǎng)期和短期的內(nèi)容，幫助agent更好地理解用戶和用戶需求。背后可能涉及到存儲(chǔ)系統(tǒng)以及向量數(shù)據(jù)等技術(shù)細(xì)節(jié)，不過，開發(fā)者不用關(guān)心這些，這些復(fù)雜的技術(shù)細(xì)節(jié)都被封裝了，開發(fā)者直接就可以使用。

此前，開發(fā)者需要自行搭建和管理向量數(shù)據(jù)庫(kù)來實(shí)現(xiàn)“記憶”功能。而現(xiàn)在，亞馬遜云科技推出了Amazon S3 Vector，這是一個(gè)成本極低、容量巨大的向量存儲(chǔ)方案，搭配OpenSearch，可以提供性能加強(qiáng)版的向量存儲(chǔ)服務(wù)。

第三個(gè)叫AgentCore Identity，其實(shí)就是身份鑒權(quán)、安全認(rèn)證方面的功能。第四個(gè)叫AgentCore Gateway，作為一個(gè)網(wǎng)關(guān)，它作為一個(gè)連接器，讓AI agent可以發(fā)現(xiàn)外部有哪些可以用的工具，比如API、函數(shù)、服務(wù)，這可以幫助它跟企業(yè)現(xiàn)有的系統(tǒng)更好的集成。

第五個(gè)叫AgentCore Code Interpreter。Agent具備任務(wù)拆解與思考能力，它有可能在運(yùn)行中生成并執(zhí)行代碼來完成一些操作，因此需要在安全的沙箱中運(yùn)行，Code Interpreter提供了這個(gè)環(huán)境，它會(huì)自己配置實(shí)例類型與會(huì)話參數(shù)等信息。

第六個(gè)是瀏覽器工具AgentCore Browser Tool，這是一個(gè)云上的瀏覽器工具，讓agent大規(guī)模地與網(wǎng)站進(jìn)行交互，可用于填寫表單、網(wǎng)頁導(dǎo)航等任務(wù)。一如人會(huì)通過瀏覽器從網(wǎng)上獲取信息，agent也是通過瀏覽器獲得更多信息。

最后一個(gè)是AgentCore Observability。在生產(chǎn)環(huán)境中，全面跟蹤和追蹤agent的每個(gè)動(dòng)作對(duì)于性能表現(xiàn)至關(guān)重要。AgentCore整合了多個(gè)性能數(shù)據(jù)，讓開發(fā)者可以全面監(jiān)控agent的行為與運(yùn)行狀態(tài)。

AgentCore解決了Agent開發(fā)過程中的工程化難題

“AgentCore本質(zhì)上是一個(gè)面向智能體構(gòu)建的底層基礎(chǔ)設(shè)施”。陳曉建介紹稱，“它封裝了很多標(biāo)準(zhǔn)化能力，為Agent的開發(fā)環(huán)境提供強(qiáng)有力支撐，讓開發(fā)者更容易上手、更快落地。

陳曉建還提到，AgentCore解決了Agent開發(fā)過程中的工程化難題。一個(gè)Agent應(yīng)用要從“玩具”走向“產(chǎn)品”，就必須解決可伸縮性（Scalability）、可觀測(cè)性（Observability）、安全性（Security）和身份認(rèn)證（Identity）等一系列問題。

據(jù)了解，許多早期采用開源方案的團(tuán)隊(duì)，正是因?yàn)槿狈@些企業(yè)級(jí)能力而不敢將應(yīng)用投入生產(chǎn)環(huán)境。AgentCore則將這些生產(chǎn)環(huán)境中“基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)”全部?jī)?nèi)置，讓開發(fā)者可以專注于業(yè)務(wù)邏輯創(chuàng)新，而不必在底層基礎(chǔ)設(shè)施上重復(fù)造輪子。

AgentCore不僅能與亞馬遜云科技自有服務(wù)，比如Amazon Q和Amazon Bedrock的Agents集成，也可以與開源框架整合使用。這種兼容能力，使得用戶可以利用現(xiàn)有開源生態(tài)，同時(shí)結(jié)合亞馬遜云科技的底層支持能力，快速構(gòu)建自己的智能體系統(tǒng)。

亞馬遜云科技大中華區(qū)AI技術(shù)高級(jí)經(jīng)理 郭韌介紹稱，當(dāng)前Agent開發(fā)的浪潮主要由兩股力量驅(qū)動(dòng)。第一類是初創(chuàng)企業(yè)，如Manus這種打造面向個(gè)人用戶的通用型Agent。第二類則是廣大的行業(yè)客戶，例如金融、廣告等領(lǐng)域的公司，這類行業(yè)客戶很多。

行業(yè)客戶通常組建小而精的團(tuán)隊(duì)，基于自身業(yè)務(wù)探索Agent的應(yīng)用，如開發(fā)智能投研助手、自動(dòng)化廣告投放流程等。這些團(tuán)隊(duì)資源有限，迫切需要一個(gè)強(qiáng)大易用的平臺(tái)，這正是AgentCore等產(chǎn)品應(yīng)運(yùn)而生的市場(chǎng)背景。

開發(fā)配套工具重要，生態(tài)建設(shè)更重要

AgentCore解決了如何以工程化的方式構(gòu)建Agent的問題，而亞馬遜云科技同期在Marketplace上新增的“AI Agent與工具”分類，則是要解決用什么工具來增強(qiáng)Agent的問題。

郭韌表示，想要構(gòu)建Agent，必須借助外部工具。但工具的集成和管理是個(gè)難題。通過Agent Marketplace，亞馬遜云科技統(tǒng)一了工具的接入標(biāo)準(zhǔn)，任何ISV或數(shù)據(jù)服務(wù)商都可以將其API或服務(wù)上架，供全球的Agent開發(fā)者調(diào)用。

這似乎形成了一個(gè)完美的互補(bǔ)關(guān)系：AgentCore提供了官方自研的“標(biāo)準(zhǔn)件”，而Marketplace則匯聚了海量的第三方“擴(kuò)展配件”。這種模式，極大地降低了開發(fā)者構(gòu)建復(fù)雜Agent的門檻，這正是平臺(tái)的價(jià)值。

最近半年，除了DeepSeek以外，有影響力的開源大模型越來越少。于是，亞馬遜開放了對(duì)自家閉源的Amazon Nova模型進(jìn)行深度定制的能力，用戶現(xiàn)在可以通過Amazon SageMaker HyperPod對(duì)Nova的Micro、Lite和Pro版本進(jìn)行深度定制。

隨著Amazon Nova模型的開放定制，亞馬遜云科技正試圖打造一個(gè)更豐富的agent開發(fā)的生態(tài)系統(tǒng)，吸引更多開發(fā)者在這個(gè)平臺(tái)上構(gòu)建下一代AI應(yīng)用。2025年或許真的會(huì)成為智能體的元年，而這場(chǎng)變革，正在從云上發(fā)生。

云廠商+AI，競(jìng)爭(zhēng)格局正迎來深刻演變

過去一年，行業(yè)普遍認(rèn)為競(jìng)爭(zhēng)是“模型+云”的較量。然而，亞馬遜云科技推出的AgentCore表明，競(jìng)爭(zhēng)核心其實(shí)是在于如何將生成式AI與云服務(wù)深度融合，構(gòu)建出一套能讓AI智能體從概念走向規(guī)模化落地的完整服務(wù)體系。

正如陳曉建所言，在AgentCore相關(guān)的能力中，幾乎沒有一個(gè)模塊是模型本身，它們?nèi)菄@模型的工具與服務(wù)。這說明，模型只是一個(gè)能力模塊，而將模型的能力轉(zhuǎn)化為可靠、安全、可觀測(cè)的生產(chǎn)力，才是未來云廠商的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

換句話說，誰能更好地為客戶提供這種端到端的整合能力，誰才能在新的AI時(shí)代占據(jù)優(yōu)勢(shì)。從這個(gè)角度看，2025年或許不僅是智能體的元年，更是云服務(wù)圍繞AI應(yīng)用深度重塑的開始。

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