哈嘍，大家好，我是小墨，深圳某跨境電商的售后主管李濤最近愁壞了，公司去年上線的AI Agent看著光鮮，能跟客戶聊退換貨流程，但一到實(shí)際操作就掉鏈子：查不了庫存數(shù)據(jù)，記不住客戶歷史訴求，上周還因為權(quán)限混亂誤刪了三筆訂單。

“90%的Agent項目都停在演示階段，這話真沒說錯。”他的吐槽，道出了不少企業(yè)的心聲。

12月2日的2025亞馬遜云科技re:Invent大會上，首席執(zhí)行官M(fèi)att Garman拋出的觀點(diǎn)讓李濤眼前一亮：“AI Agent時代已來，能為企業(yè)提效10倍以上！”

數(shù)萬名開發(fā)者和高管都在等答案，怎么讓只會“聊天”的Agent真正“干實(shí)事”？

12月3日，Agentic AI副總裁Swami的演講，給出了一套落地方案。

Agent在企業(yè)里“水土不服”，根源是五道“工程鴻溝”：部署就崩、記不住事、權(quán)限混亂、工具難連、出問題找不到原因。亞馬遜云科技的AgentCore，就是針對性的解決方案。

咱舉個真實(shí)案例，中遠(yuǎn)海運(yùn)的報關(guān)Agent以前全靠技術(shù)團(tuán)隊“手搓”運(yùn)行環(huán)境，一到報關(guān)高峰期就卡頓，一筆單子從核對到提交要3天。用上AgentCore Runtime后，無服務(wù)器架構(gòu)自動擴(kuò)容，再也沒掉過線。更關(guān)鍵的是三層記憶體系，能記住不同港口的報關(guān)規(guī)則，上周處理一批歐洲航線貨物時，還自動優(yōu)化了申報順序，把時間壓縮到4小時。

安全問題更不用愁。上海某車企的生產(chǎn)Agent，以前總擔(dān)心權(quán)限失控，

AgentCore Identity給每個Agent建了專屬身份，查物料數(shù)據(jù)的Agent只能看庫存，調(diào)生產(chǎn)計劃的Agent無權(quán)修改參數(shù)。上個月有個新Agent試圖訪問員工薪資數(shù)據(jù)，直接被系統(tǒng)攔截，后臺自動生成審計日志，安全感拉滿。

汽車服務(wù)商Cox Automotive的案例更有說服力。他們用AgentCore搭的Fleet Mate車輛評估Agent，能自動連接檢測設(shè)備、調(diào)取維修記錄，以前工程師要花2天整理的評估報告，現(xiàn)在30分鐘就能生成，準(zhǔn)確率還提升了20%。李濤看完這個案例，立馬讓技術(shù)團(tuán)隊研究對接方案。

解決了運(yùn)行問題，Agent的“大腦”也得升級，通用大模型就像剛畢業(yè)的新人，懂點(diǎn)通用知識，但對企業(yè)的專業(yè)業(yè)務(wù)一竅不通。亞馬遜云科技的組合拳，把模型定制從“玄學(xué)”變成了“流水線”。

恒瑞醫(yī)藥的研發(fā)團(tuán)隊深有體會，他們要處理大量臨床試驗數(shù)據(jù)，通用模型分析準(zhǔn)確率只有60%。

用了Amazon Bedrock強(qiáng)化微調(diào)（RFT）后，只提供了1000條標(biāo)注數(shù)據(jù)，系統(tǒng)就自動完成獎勵建模，準(zhǔn)確率直接沖到99%?！耙郧耙?個數(shù)據(jù)分析師做一周的工作，現(xiàn)在Agent半天就搞定?！毖邪l(fā)負(fù)責(zé)人張博士說。

招商銀行的信用卡風(fēng)控Agent更厲害，用SageMaker AI無服務(wù)器定制，業(yè)務(wù)人員用自然語言說“識別境外盜刷行為”，系統(tǒng)就自動推薦技術(shù)方案、生成模擬數(shù)據(jù)，3天就完成了模型訓(xùn)練。以前這個過程要數(shù)據(jù)、算法、運(yùn)維三個團(tuán)隊協(xié)作2個月，成本降了八成。

對醫(yī)藥、金融這些特殊行業(yè)，Nova Forge更是“神器”。某券商要做投研模型，需要注入自家多年的行業(yè)數(shù)據(jù)。用Nova Forge的“中途訓(xùn)練”功能，直接在模型預(yù)訓(xùn)練階段植入數(shù)據(jù)，相當(dāng)于給模型從小灌輸行業(yè)知識，比后期微調(diào)效果好太多，還不用擔(dān)心中間數(shù)據(jù)泄露。

不少老板的終極顧慮是：“Agent會不會亂說話？能不能靠得??？會不會跟人搶活？”亞馬遜云科技的答案是：既可信，又可靠，更會協(xié)作。

SHEIN的跨境客服Agent就用上了神經(jīng)符號AI技術(shù)。以前跟海外客戶溝通時，偶爾會出現(xiàn)合規(guī)錯誤，比如誤報關(guān)稅政策?，F(xiàn)在Agent能自動驗證輸出內(nèi)容，確保符合當(dāng)?shù)谿DPR法規(guī)。上個月處理歐盟客戶的退換貨時，還主動提示關(guān)稅調(diào)整信息，客戶滿意度提升了35%。

可靠性方面，Nova Act模型交出了滿分答卷。攜程用它做酒店預(yù)訂自動化Agent，經(jīng)過數(shù)十萬次交互訓(xùn)練，處理訂單修改、房型升級這些流程的成功率達(dá)到90%。以前Agent?？ㄔ凇疤厥夥啃蛡渥ⅰ边@類細(xì)節(jié)上，現(xiàn)在能自動識別需求并同步給酒店系統(tǒng)，不用人工兜底。

最關(guān)鍵的是協(xié)作能力。北京某連鎖超市的補(bǔ)貨Agent，會跟采購人員“打配合”。系統(tǒng)監(jiān)測到牛奶庫存不足時，Agent會自動分析銷售數(shù)據(jù)、天氣情況，生成補(bǔ)貨建議，還把供應(yīng)商報價、配送時間整理成表格發(fā)給采購。采購人員只需確認(rèn)簽字，效率比以前高了3倍。

就像re:Invent大會上演示的信用卡盜刷場景：Agent先自動驗證客戶身份，分析交易異常，默默整理好資料傳給人類客服?？头悠痣娫挄r，問題已經(jīng)解決了一半。這才是Agent的終極定位——不是替代人，而是靠譜的隊友。

亞馬遜云科技用AgentCore搭好舞臺，用模型定制武裝大腦，用可信協(xié)作打消顧慮，終于讓Agent從演示臺走進(jìn)了生產(chǎn)車間。

2025年，AI Agent不再是概念，而是能幫企業(yè)干活的“數(shù)字員工”。那些還在為Agent落地發(fā)愁的企業(yè)，這下有了明確的方向。