對話亞馬遜雲科技全球VP：企業Agent落地的坑怎麼填

智東西 作者 | ZeR0 編輯 | 漠影 智東西6月24日報道，在昨日舉行的亞馬遜雲科技中國峰會期間，亞馬遜雲科技全球數據庫服務副總裁Ganapathy “G2” Krishnamoorthy與智東西等媒體進行深入交流。G2告訴智東西，亞馬遜雲科技已廣泛地使用其AI編程工具Kiro來構建新功能。 “對我們而言，安全始終是重中之重，因此我們在內部利用了許多這類工具來提升自身的安全與開發能力。”G2談道，“我們的一大優勢在於為構建者打造工具，而亞馬遜雲科技內部就擁有大量的雲原生構建者，這給我們提供了極其豐富的反饋。” 針對開發者應如何搭配選用Kiro、Claude Code等編程工具的問題，亞馬遜雲科技提供有各種工具，除了已被廣泛採用的Kiro外，也將OpenAI Codex和Claude Code提供給了開發者使用。其持續集成與持續部署（CI/CD）基礎設施能夠支持所有這些不同的工具。 “我們會從不同工具的實際運行中汲取經驗，從而為客戶提供最佳的開發體驗。”G2說。 對於許多企業來說，將Agent引入企業真實場景中併產生價值，難點不在模型本身，而在於如何構建起工具連接、權限管控、可觀測性、治理審計體系，把模型能力穩定、安全、可治理地接入真實的業務系統。 會上，小鵬集團、月之暗面、影石、獵豹移動等中國合作伙伴各自分享瞭如何使用亞馬遜雲科技的產品來為優化其業務。這些產品均來自亞馬遜雲科技構建的全棧Agentic AI技術，覆蓋從AI基礎設施、模型、數據與知識、Agentic AI平臺到Agent應用。 G2在與媒體交流時進一步分享道，為了讓構建的各大系統協同工作，亞馬遜雲科技投入了很大的精力：Amazon Bedrock團隊會確保每一個接入的模型都得到極致優化，AgentCore內部也支持Strands Agents等多種不同的Agent框架，以確保當這些框架、Amazon Bedrock以及接入知識庫的雲數據庫組合在一起時，能夠做到開箱即用的良好協作。 將亞馬遜雲科技的數據庫、Amazon Bedrock與AgentCore組合使用的核心價值在於：它們在運營上遵循相同的一套策略。客戶只需要在一個地方進行設定，相同的Amazon IAM權限策略就會應用到所有地方。當用戶跨多個基礎模塊執行多步行動時，系統能夠提供相同維度的審計深度和全局可見性。 一、智能體平臺的三個核心差異點 Amazon Bedrock AgentCore是亞馬遜雲科技打造的用於大規模安全構建、連接與優化Agent的平臺。 G2分享了AgentCore的三個核心差異點：第一，真正做到與具體模型或框架無關，讓開發者自由選擇模型；第二，完全可組合，客戶只需選用與自身場景和用例相關的功能；第三，支持混合搭配（mix and match），如果你不想用Amazon Bedrock，而是想集成OpenAI API，也完全可以做到。 “企業真正需要的大變革其實是領導力和願景的落地。因此，這不僅是一場技術進步，更是一場自上而下的組織變革。從全球視角來看，各地企業都在真正認清AI的潛在價值，大家普遍的做法是先構建概念驗證（POC）來證明價值，然後再將行之有效的方案規模化推開。”G2分享了他的觀察。 亞馬遜雲科技專注於如何提供全棧能力，來加速客戶從概念驗證（POC）到生產環境的推行進程。在Agent應用中，模型只是大腦，而大腦之外的其他核心能力，包括如何便捷安全地連接工具、如何提供正確的合規治理、如何構建Skills、如何為自主運行的關鍵負載提供全方位的可觀測性等，這些都是AgentCore能夠出色解決的硬核難題。 談及不同規模企業的需求存在差異，G2認為側重點與其說是公司規模大小，不如說是他們所處的運營環境，一家處於高度監管複雜環境下的企業，其需求與YC孵化器裡的初創公司完全不同。他們的共同訴求是，開發者的生產力和縮短達成業務成果的時間變得前所未有地重要。 大型企業已經經歷過多次技術迭代，解決方案必須契合現有技術投資，而不是推倒重來；初創企業才開始做選擇，擁有極高靈活性。 亞馬遜雲科技會充分理解客戶的既有投資和可選路徑，從而幫他們創造最大的AI價值。 在亞馬遜雲科技中國峰會上，小鵬AI/Data Platform負責人何瑞邦分享了一個他們真實遇到的困境：2024年小鵬內部廣泛使用AI開發工具，個人效率上來了，但部門整體效率沒有明顯變化，原因是AI寫完代碼後還要進行人工集成、聯調測試、推CI/CD。 最終，小鵬基於Kiro、Amazon Bedrock、Amazon EKS搭建了企業級AI編程與Agentic工作平臺“靈犀”，實現零編碼交付，覆蓋研發全生命週期，已使AI應用中心的AI代碼覆蓋率超過70%，每天有100多個AI驅動的工作流全鏈路自動化運行，累計完成超過14萬個工作流，核心階段執行成功率超過99.7%，SRE環節的缺陷自動修復從兩天壓縮到10分鐘。 二、五大中國領先開源模型已上架 G2認為，開發者擁有豐富的模型選擇至關重要，這樣才能針對具體的能力、成本和性能進行最優化權衡。 亞馬遜雲科技致力於成為這些模型和Agentic AI解決方案走向生產環境併為客戶創造價值的最佳場所，與主流模型提供商都保持緊密合作，確保其模型在亞馬遜雲科技的環境中得到充分優化。 “我們取得了很大的成功，確保這些先進模型在我們從底層硅芯片一路優化到模型和API的全棧架構上順暢運行，提供最佳的性能和最低的成本。”G2說。 亞馬遜雲科技產品部技術總監王曉野補充道，亞馬遜雲科技團隊一直在與中國領先的模型廠商合作，推進它們在大模型上與亞馬遜AI芯片Trainium的訓練適配。 DeepSeek、MiniMax、Kimi、Qwen、GLM等中國主流開源模型正式上架Amazon Bedrock，加上此前已有的商業模型，Amazon Bedrock以統一API接入、內置安全與治理、面向生產環境穩定運行，讓企業可以真正按需選擇和切換模型。 獵豹移動EasyClaw出海企業版便依託亞馬遜雲科技的算力與技術底座，按任務複雜度靈活調度多模態模型，在效果和成本之間動態平衡。 月之暗面Kimi的模型已登陸Amazon Bedrock和Marketplace，並獲得來自亞馬遜雲科技全球數據中心和網絡基礎設施的穩定可靠算力支持。 三、數據，才是真正的差異化來源 G2認為，數據才是客戶利用先進技術為業務創造新價值的最終差異化來源，Agent應用對數據層提出了一系列新要求： 首先，亞馬遜雲科技讓所有數據庫（如PostgreSQL、MySQL、Amazon DynamoDB，以及傳統商業授權的SQL Server和Oracle等）都支持MCP服務器，使得這些數據能夠被Agentic AI框架順暢訪問。 其次，確保所有數據都能作為上下文供Agent使用，或賦予數據庫存儲和管理Agent記憶的能力，這要求數據庫具備向量功能和混合搜索能力。 對於亞馬遜雲科技眼中的AI原生數據庫，G2給出了一套完整的判斷框架。 第一，最基本的門檻是極其便捷的數據訪問能力。目前各大模型都在將MCP作為訪問數據的標準化方式，因此AI原生數據庫必須確保其內部的所有數據都能通過該協議被順暢調用。 第二，支持向量嵌入和混合搜索能力，賦予應用程序存儲和檢索Agentic記憶的功能。 第三，數據庫環境支持直接調用AI模型進行推理。 第四，零門檻數據庫。如今藉助AI工具，人人都能構建應用程序，但他們並不懂傳統的數據庫管理，因此需要一個真正毫不費力的數據庫，不需要人工去評估調整實例規格，也不需要人工做日常運維，它必須易於創建、按需自動伸縮並能隨著時間推移自我優化。 “如果你使用的是PostgreSQL等較傳統的數據庫，系統會自帶一個Agent來接管所有的運維工作。AI生成的應用背後的開發者往往缺乏傳統DBA技能，他們真正需要的是一個撒手不管的自動化數據庫底座。”G2解釋說。 第五，極致的擴展規模。當你打造出一款爆款應用時，底層基礎設施必須能隨著用戶增長向上實現千萬級併發擴容；當該應用僅供個人或小團隊低頻使用時，基礎設施必須能向下縮容到零，僅在真正被使用併產生價值時才計費。這種真正無服務器的能力，正是Amazon DynamoDB或Amazon DSQL等產品的核心優勢。 在企業該疊加插件還是徹底重構數據底座問題上，G2建議客戶選擇在當下最能為自身業務和客戶創造價值的路徑。 如果用的是SQL Server或Oracle等傳統數據庫，建議推進現代化改造，遷移到MySQL或PostgreSQL，這能免除高昂的許可費用並優化長期架構姿態。 如果擁有的是ERP或供應鏈等封裝應用，可以等準備就緒後再進行現代化改造，當下首要的是直接從現有數據中創造價值。 如果要啟動全新項目，建議直接基於現代化的開放式數據底座進行構建。 此次峰會上，亞馬遜雲科技還展示了新發布的Amazon Context。該服務為所有數據和Agent提供大規模上下文智能。 據G2介紹，這項技術最初以“semantic store”的形式在內部驅動Amazon Quick，實現了準確率的顯著提升。 與部分客戶開展合作試點後，他們發現如果能基於企業全部數據構建上下文層，響應準確性會大幅提高，但讓每個客戶都手工搭建自己的上下文層，將耗費極其龐大的精力。 於是，亞馬遜雲科技決定將這項技術提煉為基礎功能組件廣泛開放，使得客戶可以極其便捷地進行配置，它會直接附著在數據上，從所有Agent對該數據的使用行為中自適應學習。 G2總結說：“這是一項具備複利效應的技術，被使用得越多，它就會變得越聰明。” 結語：為企業Agentic AI應用打通一道高效之路 企業進行組織變革，首先得把底層的技術棧真正建起來、串起來、跑起來。從芯片到應用，每一層都在解決不同的問題。 如今，亞馬遜雲科技構建的五層Agentic AI技術棧，已通過豐富的產品和服務，為企業Agentic AI應用打通一道高效之路。