亞馬遜云科技：Agentic AI超級浪潮，企業應該如何做好準備

大模型逐漸退居幕后，AI Agent（智能體）加速走向前臺，AI產業發展正迎來又一大重要時刻。

智能體之所以備受市場關注，是因為它是一種具備自主性、環境感知能力和持續學習能力的人工智能系統，通過與環境互動收集數據，獨立規劃任務路徑、調用工具并執行決策，最終在無需人工干預的情況下實現預設目標。Market.us就顯示，至2033年全球AI Agent市場規模有望超過1300億美元，2023-2033年復合增長率約為43.9%，市場應用前景廣闊。

不過，Agentic AI技術的爆發，帶來廣闊的市場機遇的同時，亦給企業帶來管理和技術層面的雙重挑戰。那么，企業應該如何迎接Agentic AI時代的到來？企業又應該在基礎設施、數據和AI等維度做好準備？

對此，亞馬遜云科技帶來了它的答案。在亞馬遜云科技中國峰會2025上，亞馬遜云科技詳細介紹了在AI領域的洞察、實踐與進展，并詳細介紹了Agentic AI在管理、技術上的應對策略。

正如亞馬遜全球副總裁、亞馬遜云科技大中華區總裁儲瑞松在峰會上所言：“AI發展已來到一個拐點，正處于Agentic AI爆發的前夜，企業有機會借此大幅度提升客戶體驗、革新商業模式、獲取高額價值回報，同時提升運營效率、降低成本。亞馬遜云科技致力于利用全球領先的云和AI技術、安全合規的能力和實踐、豐富的行業解決方案、以及廣泛的合作伙伴網絡，并始終秉承客戶至尚的服務精神，助力企業在AI時代加速業務創新。”

Agentic AI時代，企業需要做好三個技術準備

相比于大模型，智能體具備極強的工具屬性。Agentic時代的到來，不僅僅是AI技術持續迭代的結果，更是生產關系、生產力等再一次躍遷。麥肯錫預估，至2030年，生成式人工智能將自動化30%的工作時段，Agentic AI已然成為大勢所趨。

可以說，Agentic AI技術未來將深刻影響到每一家組織、企業和個人。業界普遍認為，2025年將是智能體的元年。那么，企業如何在技術層面為Agentic AI做好準備？這既是所有企業都關心的核心議題，也是產業界的一道必答題。

對此，儲瑞松表示，企業若要最大化Agentic AI 可給自身帶來的價值創造，應做好三大技術準備：第一，需要統一的AI就緒的基礎設施；第二，需要聚合并治理過的AI就緒的數據；第三，需要明確的策略和快速高效的執行。

具體來看，企業首先需要統一的AI就緒的基礎設施。這其中，關鍵是從安全性、穩定可靠、靈活性、技術領先性等方面考量來選擇一朵對的云。

例如，云會成為未來Agentic AI“數字員工”的工作場所，云的穩定可靠將給企業的Agentic AI “數字員工”提供一個好的工作場所；因此，云的穩定可靠對于Agentic AI的應用至關重要。

儲瑞松直言：“AI發展日新月異，云需要與時俱進，才能很好地支持企業的AI創新。企業選擇云服務，除了需要考慮否以云為主業、是否有合理的盈利性能支持長期、高強度投入，未來還能保持領先。”

第二，企業也需要聚合且治理過的AI就緒的數據。在AI時代，企業獨有的、能給企業帶來差異化價值的是數據，這也是很多企業最重要的戰略資產。企業數據是否AI就緒是決定企業AI應用水平天花板的重要因素。數據決定一家企業未來Agentic AI“數字員工”的視野高度、能力范疇、決策水平和執行效果。

眾所周知，企業Agentic AI“數字員工” 作為一個整體，所需的數據有沒有、能不能被訪問、質量是否高，決定了它們能給企業創造價值的多少。所以，要最大化Agentic AI 能給企業帶來的價值創造，企業必須打破數據孤島，有效聚合和治理數據。Agentic AI“數字員工”是僅僅能幫助個別人、個別團隊，還是大的部門、乃至整個企業，取決于數據是否是企業級、以及是否經過聚合和治理。

最后，要實現Agentic AI價值創造，企業還需要有明確的策略并快速高效地執行。企業需要對Agentic AI價值創造有客觀的預期：短期不要有過高不切實際的期望，但長期一定不能低估它將會對各行各業帶來的影響。

儲瑞松直言，企業還要選擇合適的合作伙伴和技術棧，主流、開放、安全、可持續且深刻理解企業業務、能長期陪伴的合作伙伴很重要；另外，技術棧也需要能支持Agentic AI開發的主要模式，如workflow、 graph、swarm等,在明確的策略下快速高效的執行非常重要。

事實上，為了幫助各個企業全面擁抱Agentic AI時代，亞馬遜云科技推出中國區域客戶Agentic AI實踐指南，提供Agentic AI系統開發的參考架構和具體應用指導，讓企業快速輕松地構建其Agentic AI應用。

與Agentic AI共舞，亞馬遜云科技助力企業做好準備

隨著大模型能力的持續進化，模型上下文協議（MCP）及智能體間（A2A）協議加速發展，推理成本的持續下降，以及開發工具 、數據接口逐步就緒，Agentic AI的超級浪潮已然加速到來。

那么，針對Agentic AI的超級浪潮，亞馬遜云科技有哪些洞察、實踐？亞馬遜云科技又是如何在產品層面幫助企業應對各項Agentic挑戰，實現與Agentic AI共舞？

對此，亞馬遜云科技全球技術總經理Shaown Nandi介紹：“AI技術的發展恰如巨型海浪的形成：看似平靜的漣漪在特定條件下也可演變為高達30米的巨浪，生成式AI和Agentic AI同樣已從小規模的突破，發展成當今的超級浪潮。而這一轉變主要由不斷創新的模型、海量可用數據及強大計算能力的融合所驅動。”

事實上，哪怕是在智能體元年，AI Agent的數量和場景也呈現出爆炸性增長的趨勢，涌現出像Manus、DIfy等一批創新企業，越來越多創新公司嘗試“AI Agent+MCP”來幫助企業解決復雜問題。

在Shaown Nandi看來，未來企業會從謹慎探索加速轉向廣泛應用，而亞馬遜云科技在模型能力、準確性、經濟性與安全性等方面持續創新，將幫助企業做好迎接Agentic AI超級浪潮的準備。

具體來看，亞馬遜云科技的核心思路有兩條：首先，亞馬遜云科技自身會開發一部分專有Agent；另外， 亞馬遜云科技會提供充分且完善的Agent構建工具給企業，幫助企業能夠快速開發和應用Agent。

首先在專有Agent方面，亞馬遜云科技開發的Agent會聚焦在自身具備深厚專長的領域。例如，Amazon Transform就是代表，通過專用的AI Agents減輕并自動執行包括VMware、Mainframe大型機應用、和.NET工作負載的復雜遷移與云原生現代化任務，提速最高達4倍。

“亞馬遜云科技的策略是讓企業在市場中有更多Agent和大模型的選擇。如果客戶有時發現Agent市場有某個空白，希望亞馬遜云科技來做，亞馬遜云科技也會考慮。”Shaown Nandi如是說。

其次，亞馬遜云科技也在大模型應用和Agent構建方面提供了目前市場中最為全面且強大的產品工具組合，以方便企業能夠快速開發與應用Agent。以Amazon Bedrock為例，目前廣泛支持主流大模型的接入，統一的API入口大幅簡化了開發者調用、開發等工作；另外，Strands Agents是一個開源工具，僅需編寫數行代碼，Strands Agents就讓開發者輕松構建AI Agents。

Shaown Nandi表示，隨著Agent的發展，未來可能看到“調度型Agent”（orchestration agents），它們不只是按性能調用模型，還能根據成本或價格動態選擇模型，從而進一步降低整體推理成本。

IDC中國研究總監盧言霞則表示，亞馬遜云科技展示面向生成式AI與Agent全面的產品能力，包括數據與AI融合、Data for AI 方向的領先實踐，顯示出亞馬遜云科技在生成式AI以及Agent領域的大力投入及領先實踐。

未來已來，亞馬遜云科技這些洞察值得關注

毫無疑問，隨著Agentic AI的快速發展，Agentic AI將重塑企業的應用場景、業務流程和管理模式，將深刻影響到應用開發、知識型工作、客戶體驗等方方面面。

那么，Agentic AI在未來幾年的重要趨勢都有哪些？

對此，亞馬遜云科技中國區方案架構總經理代聞則認為，Agentic AI有三個重要的核心趨勢，將會給產業界帶來一系列潛在的影響。

其一、大模型的更新與迭代正在從過去關注功能轉向更加強調應用場景的結合，像Claude 4的發布，就融入了Manus、Cursor等對初創公司的應用反饋，明顯更加強調應用長江段的重要性。

其二、Multi-Agent讓多模型混合使用成為常態，隨著智能體的大量涌現，以及MCP、A2A等協議走向成熟，Multi-Agent將真正打開多模型混合使用的大門，越來越多企業會選擇多種模型混合使用來實現業務場景的目標。

其三、重新定義交互內容和能力邊界。在Agent里面，Text將會是一個雙向交互的協議，而不是簡單的內容資料。

綜合觀察，解鎖生成式AI的潛力正在成為一個時代命題。亞馬遜云科技作為全球領先的云服務廠商，正在積極從基礎設施、數據、AI等多個層面布局，以安全、穩定、可信賴的云服務，加速企業的數字化轉型和創新，幫助企業擁抱Agentic AI的超級浪潮。