亚马逊旗下云计算服务供应商AWS今天发布代理式人工智能（Agentic AI）新技术，AWS副总裁西瓦苏布拉曼尼恩说，代理式AI大幅加速从创意到发挥影响力的过程，但构建和扩展这些惊人的代理系统，比它们试图解决的问题本身更困难。
AWS（Amazon Web Services）本周在美国拉斯维加斯举办re:Invent 2025年度云计算大会，负责代理式AI业务的西瓦苏布拉曼尼恩（Swami Sivasubramanian）今天发布主题演讲。
西瓦苏布拉曼尼恩把“代理”（Agent）定义为能够感知并与数字环境互动的系统，可以将高端目标转换为一系列可执行的步骤，并随着时间不断学习和提高效率。代理与聊天机器人的差别在于，聊天机器人告诉用户该调查什么，而代理则直接进行调查、诊断问题并启动解决方案。
他说，世界各地的开发者在代理AI的帮助下，正体验着自由感，但有两件事让这一刻变得特别。首先，“谁可以开发”正在迅速改变，人们不再受限于对程序语言和语法的熟悉度。其次，“开发的速度”也在改变，过去需要数年的工作，现在只需数月，过去需要数月的工作，现在只需数周甚至数天。
“我们正处于巨大变革的时代。这是历史上第一次，我们可以用自然语言描述想要完成的任务”，西瓦苏布拉曼尼恩指出，代理AI可以协助生成计划、撰写程序代码、调用必要的工具并执行完整的解决方案。
西瓦苏布拉曼尼恩表示，代理AI提供无限的构建自由，大幅加速从创意到发挥影响力的过程，例如利用AI的力量保护海洋生物和生态系统，同时防止微塑胶进入人类的食物链。
但他也强调，“现实情况是，构建和扩展这些惊人的代理系统，比它们试图解决的问题本身还要困难。”
为了提升代理AI的安全性、可视性和学习能力，AWS针对代理AI部署平台Amazon Bedrock AgentCore推出多项新功能，包括确保代理安全边界的策略规范（Policy）、持续监控代理品质的评估工具（Evaluations），并导入记忆（Memory）功能让代理能从过去的经验中学习。
举例来说，如果代理AI曾在飞机起飞前45分钟帮忙紧急预订单人机场接送，3个月后当用户要带小孩和全家出游时，代理AI会记得上次旅行的挑战，自动把接送时间调整为提早2小时。
AWS另推出机器学习服务开发平台Amazon SageMaker AI的新功能，让任何开发者都能掌握先进的模型定制化技术，可降低成本并提高性能。AWS也让企业能够针对特定业务需求，量身打造更小、更专精的模型，而非只依赖昂贵的大型模型。
（首图来源：亚马逊）
