在数字化转型的浪潮中，AI Agent正成为企业提升生产力的关键引擎。2025年12月，全球最大云厂商亚马逊云科技(AWS)在re:Invent大会上发布了一系列围绕AI Agent的重大更新，标志着云计算正式进入Agent时代。这些更新不仅涵盖了面向客户的Agent应用和平台工具，还包括了支撑这些Agent运行的新一代基础设施。本文将深入分析AWS如何通过具体产品解决企业痛点，以及其基础设施升级如何支撑Agent大规模落地，更重要的是，AWS如何为Agent时代建立'可控、可信'的基本法则。
Agent应用与治理：从模型到可控的'数字员工'
AI Agent的价值已不再是传统的'聊天'，而在于'行动'。今年re:Invent期间，AWS发布了一系列围绕Agent构建的产品和应用，将Agent融入到各类传统平台和工具中，实现技术升级，提高生产效率。
三个关键场景的Agent应用
针对企业数字化经营中最耗时、最复杂的三个领域：代码运维、应用现代化和客户服务，AWS推出了一系列Agent产品，每个产品都针对特定场景提供了创新解决方案。
代码与运维领域的Agent革命
在代码和运维领域，AWS发布了多个Agent产品，其中Kiro Autonomous Agent值得关注。传统的AI编程工具虽然能写代码，但往往把开发者变成了忙于搬运上下文和协调工具的'助理'。而Kiro Autonomous Agent解决了这个问题，它可以被视为团队中一位24小时待命、过目不忘的'影子开发者'。
开发者只需专注于核心难题，把修Bug、跨库变更等繁琐任务直接丢给它。它不仅能在后台自主规划并执行，还能像真人一样记住跨会话的上下文，通过连接Jira和Slack深度学习团队的业务逻辑与协作规范。随着每一次代码审查，它会越来越懂团队的产品和标准，真正成为团队共享的'超级大脑'，让开发者只做决策，不再打杂。
AI Agent正在改变传统编程方式，让开发者专注于核心创新
DevOps Agent则是另一个重要创新。从国内的'双11'到海外的'黑五'，大型数字营销活动背后，技术运营人员熬夜加班已经成为常态。当下的模式是系统监测预警，技术人员需要随时待命处理每一个问题。而AWS DevOps Agent像是一个永不眠的运维员工，可以24小时调查事故和识别运营问题，从而大幅减少需要提报告给运营人员的警报数量，让后者可以更轻松更高效地处理那些真正有价值的问题，而非一直被一些没什么意义的警报轰炸。
应用现代化领域的Agent突破
Agent还在重塑企业的核心资产——传统应用。今天很多企业面临沉重的'技术债务'，很多传统应用的工作负载都运行在大型机、VMware等传统服务器上，云迁移虽是趋势，但也是巨大的负担。而Amazon Transform Agent就像一位专业的'全能代码重构工程师'，能够对任何代码、API、语言、甚至企业自有的编程语言或框架进行定制化转换。
这种能力将传统应用现代化的速度提升至5倍，减少80%的时间和成本。对于拥有大量遗留系统的企业而言，这意味着可以更快地拥抱云原生架构，享受云计算带来的弹性、可扩展性和成本优势。
客户服务领域的Agent升级
在客服领域，Amazon Connect的新Agent帮助这个产品实现了能力飞跃。此次Amazon Connect一口气发布了四项更新，包括用更先进的语言模型提供更加自然、类人的对话体验；同时让AI掌握工具从而完成整理材料、执行常规流程等工作，让其与真人员工更好地协作；以及基于历史行为和点击流等构建客户画像，让AI可以提供更加个性化的推荐。
另外，随着企业部署越来越多AI Agent参与客户交互，理解其决策过程对保障服务质量与合规至关重要。Amazon Connect新增AI Agent可观测性功能，为企业提供高度透明度——清晰呈现AI的理解内容、使用的工具以及决策过程。这种可见性帮助企业优化性能、确保合规，并增强对AI交互体验的信心。
Agent治理与评估：建立'数字员工'的行为边界
随着Agent获得执行企业操作的权限，可控性和可信赖性成为其规模化落地的首要前提。AWS本次发布的重点在于：对Agent的约束，必须从传统的'内容安全'转向更高级的'行为治理'。
AWS正在构建全面的Agent治理体系，确保企业安全部署AI Agent
AWS推出的Policy in AgentCore功能，正是针对Agent行为治理的新工具。它允许用户使用自然语言来设定Agent的行为边界。这与传统安全护栏(Guardrails)仅过滤语言内容不同，Policy可以简单地创建和管理Agent运行策略，并在Agent工作流中进行实时检查，确保Agent的操作始终在预设的权限范围内。
例如，企业可以设定'退款金额不得超过1000元'或'只能访问特定客户数据'等规则，Agent在执行任务时会自动检查这些约束条件。这种基于自然语言的策略设定方式，降低了技术门槛，让更多业务人员能够参与到Agent的治理中。
此外，为了确保Agent在实际工作中的表现，AWS还推出了AgentCore Evaluations。这项服务允许基于真实世界的行为对Agent的工作质量进行持续检查和评估，为企业规模化部署Agent提供了可靠的性能衡量标准。
通过这一系列治理工具，AWS试图告诉企业：AI Agent是可以信任的。只要设置了明确的'红线'，平台就能保证Agent的行为始终在安全边界之内。
基础设施升级：构建AI应用生态的算力和模型'基石'
如果说Agent是台前的'数字员工'，那么支撑它们日夜运转的基础设施就是幕后的'超级工厂'。今年AWS在基础设施层面的动作，似乎在向行业传达一个信号：要让Agent真正普及，不仅要让它变得聪明，更要让企业'用得起'且'不论用什么模型都能跑得好'。
算力革新：Agent时代的性价比之选
Agent时代对算力的消耗模式发生了根本改变。过去，企业关注的是'训练'一个大模型需要多少张卡；而在Agent时代，成千上万个Agent需要24小时在线，进行持续的推理、规划和工具调用。推理成本如果居高不下，Agent就无法大规模落地。
AWS Trn3 UltraServer采用3nm工艺，为Agent大规模部署提供强大算力支持
Matt Garman在会上宣布，AWS正式推出了由第四代AI芯片驱动的Amazon EC2 Trn3 UltraServer。作为AWS首款采用3nm工艺制造的AI芯片，Trainium3实际上是在构建一种比通用GPU更具性价比的算力替代方案。每颗芯片提供2.52 PFLOPs的FP8计算能力，配合144 GB内存(比上一代提升1.5倍)，它完美契合了Agent应用中长上下文架构和多模态推理的需求。
Trn3 UltraServer服务器最多可以集成144颗Trn3芯片，并可以通过EC2 UltraClusters扩展至数十万颗。而对于企业最关心的成本问题，Trn3在Bedrock上的表现是：相比Trn2，性能提升3倍，每MW能耗的输出Tokens数提升超过5倍。对于目前AI算力昂贵的挑战，Trn3的推出可以起到明显的降低作用。
模型战略：'自研强模型+全球全明星模型托管'
在模型层面，AWS再次证明了自己是'最开放的AI平台'。通过Amazon Bedrock，AWS打出了一套'自研强模型+全球全明星模型托管'的组合拳。
自研模型方面，AWS正式发布了下一代Amazon Nova 2模型家族。其中包括了针对Agent语音交互优化的Nova 2 Sonic——这是一款新一代的speech-to-speech模型，它不仅具备行业领先的对话质量和更低延迟，还能实现实时、人类般的语音对话。
此外，AWS还推出了Amazon Nova Forge，首次引入了'开放式训练模型'理念。它解决了企业'既想深度定制又怕灾难性遗忘'的痛点。与今天大多专有模型依赖后训练的精调或者接入专用数据库不同，Forge允许开发者访问Nova训练检查点，并在训练的每一个阶段将自有数据与Amazon精选的数据集深度融合，从而训练出既理解业务又保留大模型智能水平的专属模型。
AWS Bedrock平台托管了全球顶尖AI模型，为企业提供丰富选择
中国AI模型的全球舞台
今年AWS展现出对中国本土AI模型前所未有的拥抱。在Bedrock新增的18个完全托管模型名单中，三家中国公司的四个模型名列其中：
- 月之暗面的Kimi K2思考模型：具备深度推理能力，能在使用工具的同时进行思考。
- MiniMax AI的MiniMax M2模型：适合Coding和自动化场景，擅长多文件编辑和长工具调用链，被视为开发者Agent的强力大脑。
- 阿里巴巴的Qwen模型：其中的Qwen3-VL能将屏幕截图直接转换为可运行的代码，并自动执行界面点击操作，是自动化UI操作的神器。
过去，全球云厂商往往更倾向于绑定少数几家欧美头部模型厂商。而AWS此次将Kimi、MiniMax、Qwen等中国顶尖模型纳入核心库，不仅是因为这些模型在性能上已经具备了全球竞争力，更显示了AWS'互联互通'的生态格局。
对于企业而言，这意味着选择权的极大丰富。无论是需要Mistral Large 3这样的长文档处理专家，还是需要中国本土的优秀模型，AWS Bedrock正在变成一个打破地域和技术栈隔阂的'万能转换插座'，让算力和模型真正成为像水电一样的资源。
当喧嚣退去，AWS正在为AI Agent制定'基本法'
乍看之下，今年的re:Invent似乎显得有些'波澜不惊'。这里没有令人瞠目结舌的参数大跃进，也没有颠覆认知的'黑科技'突袭。
Trn3的性能提升固然强悍，但基本也在预期之内；更有性价比的Nova 2和首次推出的语音模型，虽然让人眼前一亮，但在如今SOTA模型遍地跑、参数竞赛白热化的行业背景下，似乎也算不上'核弹级'的重磅发布。即便是最受关注的AI编程工具Kiro和Agent开发平台AgentCore，也多是基于既有产品的更新——这些关于安全性、可观测性或辅助功能的修修补补，难免让人产生'没什么大动作'的错觉。
然而，这种'平淡'或许正是AWS最厉害的地方。当我们将视线从单个产品移开，投向整个产业，会发现AWS其实在定义下一代基础设施的路上，迈出了极为关键的一步。
从'技术玩具'到'商业实战'
AWS做对的第一件事，是率先打破了Agent的'空谈'阶段。在大多数平台还在比拼Agent框架的灵活性、推理速度时，AWS敏锐地意识到：企业需要的不是一个能聊天的机器人，而是一个能干活的员工。于是我们看到，Transform Agent被用来解决棘手的技术债务，DevOps Agent被用来处理繁琐的运维报警。
AWS正在通过具体实践展示Agent在企业环境中的真实价值
AWS不再只是提供一个简单的LLM接口，而是将行业Know-how(如19年的运维经验、代码迁移经验)封装进Agent，将其打造成了真正能解决具体业务痛点的'成品工具'。这种'将能力封装为产品'的思路，标志着Agent从技术玩具正式迈向了商业实战。
Agent时代的治理范式
更深层的变革在于Agent治理。Agent的运行范式与过去的Chat类应用和传统的云计算业务有着本质区别。传统的云关注'资源'，Chat应用关注'内容'，而Agent关注的是'行动'。将一个拥有自主决策权的Agent放入企业的核心业务流，其风险不亚于招聘一名不受控的员工。难点不在于如何让Agent跑起来，而在于如何让它不乱跑。
AWS在本次大会上展示的Policy功能，实际上是在尝试重新定义一套Agent时代的治理范式。这种用自然语言设定边界的方式，不再是死板的代码约束，而更像是给数字员工颁布一套'法律'。它让管理者可以用人类的逻辑(如'退款金额不得超过1000元')来约束AI的行为。
这种治理模式的建立，比单一模型的性能提升更具战略意义——因为只有解决了'可控性'和'合规性'这两个拦路虎，企业才敢真正让Agent接入核心业务。
生态位的抢先占领
最终，当我们重新审视这次re:Invent，会发现它的意义不在于某个单品的参数碾压，而在于生态位的抢先占领。当大多数玩家还沉浸在解决架构优化和算力堆叠的'基建期'时，AWS已经通过一系列真实的落地案例和完善的治理技术栈，开始为行业'打样'——它展示了一个Agent在真实企业环境中，应该如何被构建、如何被管理、以及如何产生价值。
AWS正在构建的Agent生态系统，将成为企业数字化转型的关键基础设施
这或许不是一场充满噱头的发布会，但对于渴望用AI提效的实体产业而言，AWS正在构建的那套让Agent'可用、可控、可信'的基础设施，可能是通往未来的真正门票。当喧嚣退去，真正推动产业变革的，往往是那些看似平淡却深思熟虑的战略布局。
