沙律亲身体验AWS Kiro工作坊　利用代理型AI零编程制作应用程序

先前Unwire记者沙律远赴美国拉斯维加斯出席AWS re:Invent 2025，为读者带来不少AWS新产品的第一手消息。不过视频推出后，有观众表示：“AWS的AI看起来很厉害，但在日常生活或工作上，好像未必真的用得着。”这个疑问其实相当合理，毕竟科技产品与日常应用之间往往存在一段距离。而这次AWS在香港举办的一系列工作坊，正正就是要解答这个问题：究竟代理型AI可以如何帮助普通人？

先为大家简单回顾AWS re:Invent 2025重点。今年大会其中一个核心主题就是代理型AI，即Agentic AI。传统AI助手需要用户逐步给予指令，而代理型AI则截然不同，它们可以理解目标、自主拆卸任务、独立行动、持续工作，并在完成阶段性任务后主动汇报进度。

简单来说，就像聘请了一位懂得思考的助手，你只需说出最终想要的结果，它就会自行完成整件事。这种从“被动回应”到“主动执行”的转变，正是代理型AI与传统AI助手的根本区别。

AWS在这次大会推出了一批全新Frontier Agents，代表AI代理技术最新发展。这批Frontier Agents包括三个主要成员：专门负责软件开发的Kiro autonomous agent、负责应用程序安全的AWS Security Agent，以及处理运营工作的AWS DevOps Agent。

Kiro autonomous agent可以作为团队的虚拟开发人员，在维持上下文的同时持续学习，能够独立工作数小时甚至数天。AWS Security Agent则如同网络安全工程师，在应用程序设计、程序代码审查和渗透测试等环节提供专业支持。AWS DevOps Agent则担当虚拟运营团队成员角色，协助解决和预防生产环境事故，同时持续改善应用程序的可靠性和性能。

根据AWS行政总裁Matt Garman在re:Invent的演讲，这些Frontier Agents性能提升相当实用。他透露Amazon内部一个原本需要30位开发人员、预计18个月才能完成的项目，利用Kiro后只需6位开发人员、76天便完成。他形容，这种效率提升并非个别案例，而是代理型AI在实际应用中展现的真正潜力。

说了这么多理论，不如亲身试试。这次沙律应邀到AWS香港办公室，由AWS资深解决方案架构师Jacky亲自教授如何用Kiro制作一个Weekly Planner。

Kiro是AWS推出的一款AI辅助开发环境。Kiro建基于Code OSS（即Visual Studio Code的开源版本），界面对有编程经验的人来说会非常熟悉，可以保留原有VS Code设置和插件。但最特别之处是，即使完全不懂编程，同样可以轻松使用。

Kiro提供两种主要工作模式，适合不同开发需求。第一种是Vibe模式，适合快速原型制作和简单任务。用户只需以自然语言描述想要什么，Kiro就会自动生成程序代码。这种模式特别适合初学者或需要快速验证概念的场景，让创意可以迅速变成可运行的原型。

第二种是Spec模式，采用“规格驱动开发”（Spec-driven Development）方法。当用户描述需求后，Kiro会先生成用户故事和验收标准，再产出技术设计文件，最后列出编程任务清单。这种结构化方法特别适合复杂项目和多人协作，确保开发过程有据可依、可追溯。

Jacky在示范时讲解：“我们今天可以用Vibe模式来做，只要描述我想创建一个调度计划的应用程序，有一个Web界面，输入目标后由AI帮我拆解成子任务，同时使用Python Flask这个框架来做，然后直接执行测试。”

当Jacky输入完指令后，Kiro便在后台开始自动运行。画面上可以看到它即时生成程序代码，整个过程完全透明。大约5至10分钟后，一个具备基本功能的Weekly Planner便完成了。

完成后想修改？同样非常简单。沙律在示范期间试着给予几个修改指令，例如“在Web界面里加入一个功能，删除已经加入的任务”，又或者“为每个子任务加入一个“加到日历”按钮，这个功能可以生成日历事件，用户可以将其加到他们的日历应用程序中”。Kiro立即就理解用户想修改什么，还会清楚列出它所做的改动。整个过程就像与一位懂编程的同事交谈，完全不需要使用任何专业术语或复杂指令格式。

沙律分享体验指：“整个过程比我想象中简单得多，本来我以为需要有一点编程基础，想不到完全不需要。与Kiro沟通的指令都是非常直接就可以，完全不需要任何修饰，真的简单得令我惊讶。”这实例验正正回应了很多人对AI工具的疑虑：原来AI辅助开发并非程序员专利，普通人想制作一个简单工具帮助自己提升效率，Kiro绝对可以做到。

当然，工作坊学习内容不只是Weekly Planner这么简单。Jacky还示范了一个关于投资的高端应用，展示Kiro在更复杂场景下的能力。

在金融界，对冲基金在设计新投资策略时，经常需要进行Back testing（回溯测试），即使用过去历史市场数据来测试策略表现，看看会是盈利还是亏损。传统来说，开发这类系统需要专业金融知识和编程技术，开发周期也相当漫长。

Jacky示范的这个程序采用Multi-agent架构，即由多个AI agent协作完成任务。用户只需要输入相关参数，程序就可以自动运行回溯测试。Jacky解释，由于Back testing涉及很多不同组件，所以程序使用了Multi-agent来协同工作，各个agent各司其职，共同完成复杂分析任务。

而这个程序正是用Kiro的Spec模式开发。同样是给予最简单指令，Kiro就会细分帮你创建程序的Requirement、Design和Task list，一层一层地帮你构建整个系统。

对比Weekly Planner所用的Vibe模式，Spec模式更加适合多人协作和复杂程序开发。通过结构化开发流程，即使是大型项目，都可以保持一致性和可追溯性，让团队成员清楚了解每个决策的来龙去脉。

Jacky说：“这个程序比刚才的Weekly Planner复杂一些，但我有信心在工作坊时间内，可以教会参加者制作这种复杂程度的程序。”

除了工作坊之外，AWS香港办公室还设有各种产品展示供访客体验。其中一个令人印象深刻的展示是代理型AI Investment Advisor。

这个系统通过四个AI agent协作运行，包括Financial Analyst（财务分析师）、Portfolio Architect（投资组合架构师）、Risk Manager（风险管理师）和Report Generator（报告生成器）。它可以帮助银行或保险公司的客户经理分析客户需求、建议适合投资产品、评估在不同市场状况下的潜在风险，并自动生成专业报告。

这类应用充分展示Multi-agent系统潜力。不同专长的AI agent各司其职，互相协作完成复杂任务，效果远超单一AI模型所能达到水平。对于金融服务业而言，这意味着可以大幅提升客户服务效率和品质，同时降低人为错误风险。

对于想亲身体验Kiro和代理型AI的读者，好消息是AWS即将在香港举办更多工作坊。最快工作坊将于1月初开班，有兴趣的朋友可以通过AWS香港官方渠道报名。

这些工作坊适合不同背景参加者。无论你是想提升个人生产力的普通用户、希望探索AI开发的技术人员，还是寻求企业数字化转型方案的管理层，都可以在这里找到有价值内容。

AWS还提供AWSome Day免费培训活动，内容涵盖AWS基础云计算、生成式AI (GenAI)、智能代理 (代理型AI) 等实践入门技能及示范，以及高端AI设计模式和企业级应用案例分享。活动还设有特别环节，由人才招聘专家分享Amazon组织文化和领导力准则，以及AWS认证如何帮助求职者脱颖而出。

代理型AI代表了人工智能发展新阶段，从被动助手演变成主动协作伙伴。AWS通过Kiro、Frontier Agents和Amazon Bedrock AgentCore等产品，正在降低AI开发门槛，让更多人可以受益于这项技术。

正如AWS在re:Invent 2025所强调，Chatbot时代已经过去，取而代之的是能够自主工作数小时甚至数天的Frontier Agent。这种转变除了影响科技行业，更将重塑各行各业的工作模式。

对于香港用户来说，AWS在本地举办的工作坊和AI Hub提供了难得学习机会。无论是想制作一个简单工具帮助自己提升效率，还是希望深入了解企业级AI应用，都值得把握这些资源。