智東西
作者 ZeR0
編輯 漠影

智東西7月24日報道，在生成式AI火熱發(fā)展的當下，如何讓agent從demo走向生產(chǎn)，成為擺在開發(fā)者和企業(yè)面前的關鍵問題。在剛剛落幕的亞馬遜云科技紐約峰會上，亞馬遜云科技發(fā)布Amazon Bedrock AgentCore，一次性推出七大功能模塊，直指agents落地的痛點——安全、可觀測、身份識別、長期記憶、工具連接等等，幾乎覆蓋了工程化agent的全鏈路能力。

亞馬遜云科技最新推出的這套“全家桶”，能為agent開發(fā)帶來哪些便利？在峰會期間，智東西與亞馬遜云科技軟件開發(fā)部門負責人 Preethi CN進行了深入交流。她當前負責亞馬遜云科技Agentic AI的開發(fā)工作，并對整個Agentic AI部門提供戰(zhàn)略指導。

Preethi CN告訴智東西，Amazon Bedrock AgentCore的發(fā)布，對于開發(fā)者來說是一個顛覆性的轉折點，七大功能模塊都是靈活的，客戶既可以全盤采用，又可以根據(jù)自身業(yè)務目標只選擇其中的一項，而且它們都能與任何模型或框架兼容。開發(fā)者只需幾行代碼，就能將AgentCore集成到應用程序，并直接通過托管服務獲得這些能力。這些構建模塊是以插件和疊加方式作用于agent代碼，為其提供可擴展能力，因此不會約束開發(fā)者采用的編排方式。

“我們的功能設計與問題思考完全以客戶問題為出發(fā)點?！彼龔娬{說。

談到面向Agentic AI的IDE Kiro，Preethi CN總結道，Kiro就像一位開發(fā)者身邊的初級工程師，能協(xié)助編程并達成目標，它引入了一個全新概念——基于規(guī)格驅動的開發(fā)，比如用戶只需說一句“在我的應用中添加社交登錄”，再配上需求說明或架構圖，它就可以自動生成結構清晰、高質量、可直接部署到生產(chǎn)環(huán)境的代碼。

Kiro的另一個出色功能是agentic hooks（agent鉤子機制）。用戶可以將自己的鉤子邏輯交給agent處理，比如說：“當我保存這個文件時，請自動生成單元測試”、“請為這段代碼添加性能指標埋點”或“請對這段代碼進行整體優(yōu)化”。把這些作為鉤子添加進來，它們就會在用戶進行其他開發(fā)工作時在后臺自動運行。

一、7個模塊助攻Agent開發(fā)進化，從“做得出來”到“跑得起來”

過去，agents的構建往往依賴LangChain、Haystack、Strands等開源框架，做個demo不難，但要讓它穩(wěn)定落地、與業(yè)務系統(tǒng)打通并保障安全合規(guī)，往往需要耗時幾個月。

AgentCore的7項新功能，正是為解決這個“demo與生產(chǎn)之間的鴻溝”而生，開發(fā)者可根據(jù)業(yè)務需要靈活選配，將自己構建的agent推向生產(chǎn)環(huán)境，同時獲得企業(yè)級的安全性、可靠性、卓越運營和運維便利性。

（1）AgentCore Runtime：構建一個安全、彈性、能應對多變任務負載的agent運行環(huán)境，支持低延遲交互體驗，可處理長達8小時的復雜異步工作負載，是目前唯一支持跨各類開源和商業(yè)框架使用并實現(xiàn)完整會話隔離的運行環(huán)境。

（2）AgentCore Memory：讓agent增強“記性”，提供業(yè)界領先的短期和長期記憶精度，提升agent上下文感知能力。

（3）AgentCore Identity：提供無縫、安全的agent身份驗證能力，可與Amazon Cognito、Microsoft Entra ID、Okta等身份服務集成。

（4）AgentCore Gateway：為agent提供安全路徑以發(fā)現(xiàn)與調用各類工具，并可輕松將API、Lambda函數(shù)及現(xiàn)有服務便捷轉換為agent可兼容工具。

（5）AgentCore Code Interpreter：支持開發(fā)者根據(jù)安全要求，自定義執(zhí)行環(huán)境的實例類型與會話參數(shù)。agents在執(zhí)行復雜計算、驗證推理、處理數(shù)據(jù)或生成可視化內容時，需要在安全的沙箱環(huán)境中編寫并執(zhí)行代碼。

（6）AgentCore Browser Tool：一款不依賴具體模型的、快速且安全的云端瀏覽器工具，讓AI agents大規(guī)模的與網(wǎng)站進行交互，可用于填寫表單、網(wǎng)頁導航等任務。

（7）AgentCore Observability：基于Amazon CloudWatch構建，通過內置儀表板和telemetry提供重要指標，并可與現(xiàn)有可觀測性系統(tǒng)集成，讓開發(fā)者能實時追蹤Agent行為鏈路，從而持續(xù)審查agent表現(xiàn)，提升系統(tǒng)迭代效率。

AgentCore能與開發(fā)者想用的任何框架集成，亞馬遜云科技相信靈活性才是關鍵。

二、初創(chuàng)公司上手定制agent，無需啃底層技術硬骨頭

對于初創(chuàng)公司如何開始構建agent，Preethi CN給了一些實用建議。

例如，你想做一個旅行助手Agent，它能幫用戶預訂喜歡的目的地、安排行程、完成預訂。你可以從使用模型驅動方式的Strands Agent開始，只需提供想構建的Agent的業(yè)務目標，選擇模型，就可以自動生成所需代碼。

有了這段代碼，再加幾行代碼，就可以集成AgentCore Memory，讓agent自動從終端用戶對話中提取用戶偏好、語義記憶、摘要，并將其作為長期記憶存儲，從而可以在未來的對話中進行檢索和應用。

如果你想要連接航班并完成預訂，你還需要一個安全的瀏覽器，同樣只需幾行代碼即可集成AgentCore Browser Tool，讓它能幫助agent瀏覽網(wǎng)頁，還可以進行身份認證和授權，從而代表你執(zhí)行操作。

假如你想讓agent訪問企業(yè)數(shù)據(jù)，你可以使用AgentCore Gateway。構建了這樣的agents，就可以將它們部署到AgentCore Runtime，然后用AgentCore Observability來監(jiān)控運行表現(xiàn)，找出改進agent的策略。

這一整套流程下來，不需要“啃底層”，按需組合模塊即可上線。

Preethi CN強調，亞馬遜云科技始終堅持為客戶創(chuàng)新，幫他們擺脫繁重的技術難題與底層的復雜工作。

構建可靠Agentic AI系統(tǒng)的工程挑戰(zhàn)從底層創(chuàng)新開始。亞馬遜云科技已經(jīng)在大規(guī)模實現(xiàn)虛擬機隔離方面進行創(chuàng)新，同時還讓客戶能夠按實際使用的CPU和內存按需付費，只需為自己所使用的資源付費。

亞馬遜云科技在核心技術領域不斷夯實差異化能力。比如，自動推理就是一個獨特能力。面對模型“幻覺”問題，亞馬遜云科技提出用邏輯推演、數(shù)學驗證等方式判斷輸出是否真實可信。這種機制適用于高風險行業(yè)如醫(yī)療、金融等，對模型輸出的可靠性提出了更高保障。

除了AgentCore外，亞馬遜云科技還提供多個對構建模型和部署生成式AI應用很有幫助的關鍵產(chǎn)品。

模型托管平臺Amazon Bedrock，為用戶提供了豐富的基礎模型選擇，能滿足不同業(yè)務需求，亞馬遜云科技則負責可觀測性和擴展性。該平臺引入AgentCore后，幫助進一步加速agent構建和部署的流程。

Amazon SageMaker則側重于幫助開發(fā)者和科學家訓練模型。Amazon Q主要服務希望構建業(yè)務流程來支持特定場景需求的企業(yè)用戶，主打業(yè)務流程自動化。

結語：AI agents下一站，從人類輔助走向自主決策

Agentic AI的競爭正從“做得出”走向“用得穩(wěn)”。亞馬遜云科技最新推出的AgentCore，為構建agent之旅的提供了“積木式”基礎設施，用模塊化、可觀測、可插拔的方式，降低Agent進入生產(chǎn)的門檻，構建真正穩(wěn)定可控的agent系統(tǒng)。

Preethi CN認為，當前agent在生產(chǎn)中依然需要部分人工輔助做決策，但隨著模型能力提升，未來它們將發(fā)展成完全自主的agent，在無需人為干預的情況下做出復雜決策。從醫(yī)療、金融、市場營銷到制造業(yè)，各行各業(yè)都將在Agentic AI的演進中迎來轉型。而亞馬遜云科技提供的這些構建模塊，能夠幫助客戶與開發(fā)者加速邁向Agentic AI之路。

談到通用型Agent及垂直型Agent短期的發(fā)展前景，Preethi CN預判兩類均存在需求，通用型Agent適合處理與許多用戶相關的大量標準化任務，而醫(yī)療健康、生命科學等垂直行業(yè)需要更具領域特性的能力，未來必定是兩者結合。

“對我們而言，一切都圍繞為客戶創(chuàng)新這一原則。我對我們今天所發(fā)布的內容感到非常興奮，也很期待接下來這一階段的發(fā)展。這將是一個非常令人振奮的時期?！盤reethi CN總結道。