大模型退居幕后，Agent 站上 C 位，這是 2025 年 AI 產(chǎn)業(yè)的主旋律。

Agent 元年的本質(zhì)，是大模型技術(shù)演進(jìn)曲線趨緩、市場(chǎng)需求從問(wèn)答到執(zhí)行、經(jīng)濟(jì)價(jià)值關(guān)注可量化 ROI 的三重拐點(diǎn)疊加。產(chǎn)業(yè)的關(guān)注焦點(diǎn)，已從模型參數(shù)轉(zhuǎn)向復(fù)雜工作流的可靠編排能力與人機(jī)責(zé)任邊界定義，當(dāng)大模型的技術(shù)狂歡遭遇商業(yè)理性，Agent 成為 AI 落地的階段性答案。

亞馬遜云科技 CEO Matt Garman 此前表示：Agentic AI 有可能成為亞馬遜云科技下一個(gè)數(shù)十億美元規(guī)模的業(yè)務(wù)。為此，幾個(gè)月前，亞馬遜云科技成立了直接向 CEO 匯報(bào)的 Agentic AI 團(tuán)隊(duì)。

近日鈦媒體 App 對(duì)話了亞馬遜云科技全球技術(shù)總經(jīng)理 Shaown Nandi，獲悉亞馬遜云科技如何看待 Agentic AI，以及如何推動(dòng) Agentic AI 實(shí)踐的底層邏輯。

從大模型到 Agent 的拐點(diǎn)

產(chǎn)業(yè)正站在一個(gè)新的拐點(diǎn)——從 " 工具型應(yīng)用 " 向 " 代理型（Agentic AI）應(yīng)用 " 的范式轉(zhuǎn)變。Gartner 將 "Agentic AI" 列為年度十大戰(zhàn)略性技術(shù)趨勢(shì)，并做出了一個(gè)令人深思的預(yù)測(cè)：到 2028 年，15% 的日常工作決策將由 Agentic AI 自主完成，而這一比例在 2024 年幾乎為零。

在過(guò)去幾年中，AI 技術(shù)經(jīng)歷了幾個(gè)重要的發(fā)展階段：從最初的預(yù)測(cè) AI（用于欺詐檢測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控等），到助手 AI（如聊天機(jī)器人），再到現(xiàn)在正在興起的 Agentic AI。每個(gè)階段都帶來(lái)了新的能力和可能性。

AI Agent 是能夠替代人類或系統(tǒng)運(yùn)用 AI 進(jìn)行推理、任務(wù)規(guī)劃和執(zhí)行的自主運(yùn)行軟件系統(tǒng)。AI Agent 的 " 大腦 " 由大語(yǔ)言模型（LLM）提供支持，使其具備了類似人類的思考能力，搭配 " 記憶 " 系統(tǒng)用于儲(chǔ)存和處理信息，具備豐富的工具訪問(wèn)能力，可以連接各種 API 和系統(tǒng)，就像人類使用各種工具完成工作一樣。

而目前來(lái)看，客戶在越來(lái)越多地使用 Agent。建立 Agent 的過(guò)程中，會(huì)回饋生成更多的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)需要存儲(chǔ)，客戶也需要訪問(wèn)更多的數(shù)據(jù)，以獲得更有效的決策和更好的結(jié)果。隨著 Agent 越來(lái)越流行、應(yīng)用規(guī)模不斷擴(kuò)大，也被更多人接受，亞馬遜云科技可以提供更好的技術(shù)方案，幫助企業(yè)更高效地運(yùn)行 Agent 系統(tǒng)、優(yōu)化運(yùn)營(yíng)、降低成本。

" 隨著 Agent 的發(fā)展，與云相關(guān)的使用活動(dòng)也在相應(yīng)增長(zhǎng)。" 他說(shuō)，" 現(xiàn)在財(cái)富 500 強(qiáng)的大企業(yè)中，有 75% 的工作負(fù)載仍然運(yùn)行在本地。這意味著未來(lái)他們有大規(guī)模的遷移任務(wù)。很多實(shí)踐目前都還處在實(shí)施的早期階段，Agent 在未來(lái)會(huì)有非?？焖俚陌l(fā)展和廣闊的前景。"

在亞馬遜云科技中國(guó)峰會(huì)上，亞馬遜全球副總裁、亞馬遜云科技大中華區(qū)總裁儲(chǔ)瑞松表示，Agentic AI 時(shí)代，最令人興奮的將是產(chǎn)品服務(wù)乃至商業(yè)模式的創(chuàng)新，因?yàn)槟芨咝?chuàng)新的企業(yè)將有機(jī)會(huì)大幅度提升客戶和用戶體驗(yàn)，革新商業(yè)模式，獲取高額價(jià)值回報(bào)。

比如，Uber、 Airbnb 創(chuàng)造了共享經(jīng)濟(jì)模式，Netflix 開創(chuàng)了訂閱制內(nèi)容消費(fèi)模式。隨著 AI 的快速發(fā)展，還有很多初創(chuàng)企業(yè)正在致力于創(chuàng)造新的商業(yè)奇跡。初創(chuàng)公司 Cursor 將 AI 深度集成到代碼編輯器中，革新了編程方式；Perplexity，通過(guò) AI 實(shí)時(shí)搜索引擎，提供了全新的信息獲取和知識(shí)探索的方式。

儲(chǔ)瑞松指出，我們處在一個(gè)企業(yè)經(jīng)營(yíng)范式轉(zhuǎn)移的關(guān)口。疫情以來(lái)，在大環(huán)境的不確定下，很多企業(yè)聚焦于成本優(yōu)化，謀求生存之道。而 Agentic AI 時(shí)代的到來(lái)，企業(yè)更需要考慮的是，利用 Agentic AI 加速創(chuàng)新、大幅度提升客戶和用戶體驗(yàn)，革新商業(yè)模式，獲取高額價(jià)值回報(bào)，同時(shí)提升運(yùn)營(yíng)效率、降低成本的具體路徑。用 AI 創(chuàng)新、創(chuàng)造價(jià)值的重要性將極大提升，變得比成本優(yōu)化重要得多。

構(gòu)建一個(gè) AI Agent 的必需要素

相較于由 Agent 自主決定的模式，企業(yè)級(jí)客戶更傾向于確定性，有行業(yè)人士對(duì)鈦媒體 App 表示，工程化能力在 AI Agent 的重要性被低估了。

Shaown Nandi 深以為然，他提到，大型企業(yè)的需求通常非常具有挑戰(zhàn)性。在亞馬遜云科技，我們?cè)谔峁┓?wù)，比如通過(guò) Amazon Bedrock 幫助客戶構(gòu)建應(yīng)用時(shí)，首先考慮的就是幾個(gè)核心點(diǎn)。

對(duì)于企業(yè)級(jí)應(yīng)用，安全性和韌性必須在設(shè)計(jì)初期就被納入考量，在此之后再去考慮功能的實(shí)現(xiàn)。但如果是面向 C 端的應(yīng)用或產(chǎn)品，開發(fā)初期通常更關(guān)注是否能打造出讓用戶眼前一亮、使用體驗(yàn)好的功能，然后才逐步去補(bǔ)充對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的考慮。這是兩者之間有非常本質(zhì)的區(qū)別。

" 在云計(jì)算剛興起時(shí)，我們也經(jīng)歷過(guò)類似階段，很多客戶都是在經(jīng)歷問(wèn)題后逐步總結(jié)經(jīng)驗(yàn)、形成規(guī)范。所以我們現(xiàn)在的企業(yè)客戶尤其重視我們的服務(wù)韌性、安全性和可控性。" 他說(shuō)。

亞馬遜云科技也總結(jié)了構(gòu)建 AI Agent 的關(guān)鍵要素，第一，需要統(tǒng)一的 AI 就緒的基礎(chǔ)設(shè)施；第二，需要聚合并治理過(guò)的 AI 就緒的數(shù)據(jù)；第三，需要明確的策略和快速高效的執(zhí)行。

首先，企業(yè)需要有統(tǒng)一的 AI 就緒的基礎(chǔ)設(shè)施。在 Agentic AI 時(shí)代，企業(yè)上云的關(guān)鍵是選擇一朵對(duì)的云。而若想選擇對(duì)的云，企業(yè)需要考慮以下因素：第一，安全性，這是底線；第二，穩(wěn)定可靠，因?yàn)樵茣?huì)成為未來(lái) Agentic AI" 數(shù)字員工 " 的工作場(chǎng)所，云的穩(wěn)定可靠將給企業(yè)的 Agentic AI " 數(shù)字員工 " 提供一個(gè)好的工作場(chǎng)所。

第三，靈活性，若要很好地支持企業(yè)的全球業(yè)務(wù)拓展，云需要提供大環(huán)境不確定性下靈活應(yīng)對(duì)的確定性。第四，技術(shù)領(lǐng)先性，AI 發(fā)展日新月異，云需要與時(shí)俱進(jìn)，才能很好地支持企業(yè)的 AI 創(chuàng)新。所以企業(yè)選擇云服務(wù)商不光要看其當(dāng)下的技術(shù)能力，還要看其是否以云為主業(yè)、是否有合理的營(yíng)利，能支持長(zhǎng)期、高強(qiáng)度投入，未來(lái)還能保持領(lǐng)先。

第二，企業(yè)也需要聚合且治理過(guò)的 AI 就緒的數(shù)據(jù)。在 AI 時(shí)代，企業(yè)獨(dú)有的、能給企業(yè)帶來(lái)差異化價(jià)值的是數(shù)據(jù)，這也是很多企業(yè)最重要的戰(zhàn)略資產(chǎn)。企業(yè)數(shù)據(jù)是否 AI 就緒是決定企業(yè) AI 應(yīng)用水平天花板的重要因素。數(shù)據(jù)決定一家企業(yè)未來(lái) Agentic AI" 數(shù)字員工 " 的視野高度、能力范疇、決策水平和執(zhí)行效果。

企業(yè) Agentic AI" 數(shù)字員工 " 作為一個(gè)整體，所需的數(shù)據(jù)有沒(méi)有、能不能被訪問(wèn)、質(zhì)量是否高，決定了它們能給企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值的多少。所以，要最大化 Agentic AI 能給企業(yè)帶來(lái)的價(jià)值創(chuàng)造，企業(yè)必須打破數(shù)據(jù)孤島，有效聚合和治理數(shù)據(jù)。Agentic AI" 數(shù)字員工 " 是僅僅能幫助個(gè)別人、個(gè)別團(tuán)隊(duì)，還是大的部門、乃至整個(gè)企業(yè)，取決于數(shù)據(jù)是否是企業(yè)級(jí)、以及是否經(jīng)過(guò)聚合和治理。

最后，要實(shí)現(xiàn) Agentic AI 價(jià)值創(chuàng)造，企業(yè)還需要有明確的策略并快速高效地執(zhí)行。企業(yè)需要對(duì) Agentic AI 價(jià)值創(chuàng)造有客觀的預(yù)期：短期不要有過(guò)高不切實(shí)際的期望，但是長(zhǎng)期一定不能低估它將會(huì)對(duì)各行各業(yè)帶來(lái)的影響。

同時(shí)，企業(yè)還要選擇合適的合作伙伴和技術(shù)棧。在選擇時(shí)，企業(yè)不應(yīng)只關(guān)注技術(shù)指標(biāo)，而應(yīng)選擇主流、開放、安全、可持續(xù)且深刻理解企業(yè)業(yè)務(wù)，能長(zhǎng)期陪伴的合作伙伴。同時(shí)，所選擇的技術(shù)棧也需要能支持 Agentic AI 開發(fā)的主要模式，如 workflow、 graph、swarm 等。在明確的策略下快速高效的執(zhí)行非常重要。能快速實(shí)踐 Agentic AI 應(yīng)用、并及時(shí)總結(jié)經(jīng)驗(yàn)、迭代提升、推廣復(fù)制的企業(yè)，將有可能更早地從中獲益、并疊加膨脹獲益，從先人一步發(fā)展成為持續(xù)領(lǐng)先。

關(guān)于 Agent 開發(fā)類型，Shaown 表示，原則上所有的 Agent 都可以由客戶和合作伙伴開發(fā)，亞馬遜云科技會(huì)專注于與自身專業(yè)知識(shí)相關(guān)的 Agent，例如推出專注于遷移任務(wù)的 Amazon Transform，或在 Amazon Q Developer 中構(gòu)建軟件開發(fā)相關(guān)的 Agent。

Shaown Nandi 總結(jié)表示，" 我們的目標(biāo)是讓市場(chǎng)上擁有更多 Agent 和模型的選擇。我們非常重視與合作伙伴的協(xié)同，希望能為他們提供底層技術(shù)能力，包括 Amazon Bedrock、基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)、數(shù)據(jù)庫(kù)能力、數(shù)據(jù)處理能力和計(jì)算能力，幫助他們更高效地開發(fā)符合自身需求的應(yīng)用，從而推動(dòng)整個(gè)市場(chǎng)更快、更有效地發(fā)展。"（本文首發(fā)于鈦媒體 APP，作者 | 張帥，編輯 | 蓋虹達(dá)）