在北京正大中心的会议厅内，一场关于智能技术变革的深度对话正在展开。亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建与产品技术总监王晓野，就Agentic AI的技术演进与行业实践，向媒体阐述了他们的观察与思考。这场讨论不仅揭示了人机协作模式的根本性转变，更勾勒出智能技术从实验室走向产业深处的清晰路径。
“传统AI助手如同被动执行指令的工具，而Agent则是具备自主决策能力的协作伙伴。”陈晓建用生动的比喻解释技术范式的跃迁。他指出，Agent能够分解模糊任务、调度跨系统资源，甚至在执行过程中自我修正，这种从“辅助执行”到“主动创造”的转变，正在重塑企业的工作流程。王晓野从技术架构角度补充道，现代Agent通过“感知-决策-行动-反思”的闭环机制，实现了类似人类的持续进化能力，使其在复杂业务场景中展现出独特的适应性。
在行业应用层面，Agent技术已展现出惊人的渗透力。据陈晓建透露，Blue Origin、Sony等企业已在办公自动化、业务流程优化等领域取得突破性进展。代码生成领域尤为显著，部分企业的自动化代码比例已突破80%，亚马逊云科技自主研发的Kiro自主Agent，通过规范驱动编程理念，正成为开发者提升效率的重要工具。这些实践印证了2025年被业界视为Agentic AI商业化元年的判断。
针对开发者面临的双重挑战——模型调优的技术门槛与Agent架构的构建复杂度，亚马逊云科技推出了Amazon Bedrock AgentCore。该平台通过Lambda microVM技术屏蔽底层基础设施细节，集成Memory上下文管理、Gateway数据源连接等七大核心能力，并新增Policy策略管制与episodic记忆功能等进阶模块。“企业无需重复造轮子，可将精力聚焦于业务创新。”陈晓建强调，这一设计理念正获得初创企业与ISV的广泛认可。
模型定制化能力的升级成为另一大亮点。亚马逊云科技提供三层解决方案：强化微调（RFT）使非专业人员也能实现模型准确率平均提升66%；Amazon SageMaker AI的无服务器架构支持RLHF等复杂任务；Nova Forge开放式训练路径则有效避免了“智能遗忘”问题。Reddit等企业通过该方案，在降低成本的同时显著提升了模型性能。
基础云服务的突破为Agent落地提供了坚实支撑。Amazon S3单对象容量扩展至50TB，S3 Vectors实现万亿级向量存储且成本降低90%，GPU加速的Amazon OpenSearch Service使向量索引构建速度提升10倍。这些进展源于长期技术积累——Amazon Trainium芯片部署量已超百万片，新一代Trainium3 UltraServer计算能力提升4.4倍，形成了覆盖硬件、软件、平台、应用的完整生态。
当被问及Agent大规模落地的挑战时，陈晓建指出，数据质量与生产环境复杂性是主要障碍。“POC阶段的精选数据无法反映真实场景，安全合规、性能伸缩、成本控制等问题，都需要成熟的云基础设施作为支撑。”他透露，亚马逊云科技正通过全栈创新，帮助企业跨越从实验到生产的“死亡之谷”。
对于2026年的技术趋势，王晓野预判，随着安全性与可靠性的持续提升，Agent将从办公协同等边缘场景，向企业核心业务系统渗透，最终形成“人人可用、事事可托”的应用生态。这种变革不仅将重塑企业运营模式，更可能催生新的商业形态与价值创造方式。
在技术定位层面，陈晓建用“超级仓库”与“高效引擎”的比喻，阐明了Amazon S3 Vectors与Amazon OpenSearch Service的差异化价值。前者专注于海量向量数据的低成本存储，后者则提供实时检索能力。Adobe等企业已利用这一组合，实现了非实时性自然语言搜索等创新应用，验证了“场景驱动工具选择”的产品逻辑。
这场对话最终落脚于云服务的本质价值。“在Agentic AI时代，安全防护、数据治理、弹性伸缩等核心能力的重要性不降反升。”陈陈晓建总结道。通过持续的技术创新与生态开放，亚马逊云科技正推动智能技术走出实验室，在税务合规、客户服务、代码迁移等真实场景中释放价值，为不同规模的企业提供数字化转型的通用路径。
