随着全球电动汽车市场的持续升温，充电基础设施运营商正面临前所未有的定价挑战。传统静态定价模式已难以适应快速变化的市场需求，如何实现动态定价优化成为行业突破的关键。亚马逊云科技推出的Agentic AI智能报价系统，为充电运营商（CPO）提供了创新解决方案，通过多Agent协作实现收益最大化。
传统充电站普遍采用固定价格策略，仅根据当地用电峰谷时段定价，却忽视不同场站的差异化特征。这种"一刀切"模式导致运营商无法动态调整启动费、滞留费等关键参数，错失大量收益优化机会。更严峻的是，海量运营数据（包括充电记录、用户行为、设备状态等）的指数级增长，使传统数据处理方式成为业务发展的瓶颈。
面对这些挑战，亚马逊云科技基于Amazon Strands Agents SDK构建的智能定价系统实现了技术突破。该系统采用多Agent协作架构，核心定价决策Agent可综合分析多维度数据，在合规前提下生成最优策略。其独特优势在于具备推理解释能力，能为每个定价决策提供逻辑说明和风险评估，同时通过持续学习机制不断优化模型精度。
系统创新性地引入Generative BI作为MCP工具，将数据分析门槛降至最低。业务人员通过自然语言即可完成复杂查询，系统自动生成可视化分析结果。例如在制定某充电站定价策略时，系统可精准定位区域历史数据、用户反馈和竞争信息，将海量数据转化为直观的业务洞察。这种交互方式彻底改变了传统报表系统仅能提供基础统计的局限。
在技术架构层面，该解决方案采用分层设计：前端通过ALB负载均衡器保障高可用性，ECS容器服务承载FastAPI框架应用，支持RESTful API和SSE长连接；AI推理层依托Amazon Bedrock的大语言模型能力；数据层集成Generative BI实现多源数据融合；存储层采用DynamoDB管理关键业务数据，配合Secrets Manager确保安全合规。这种设计既支持多Agent协同处理复杂流程，又能满足长时间AI计算需求。
实际案例展示中，系统在接收"制定某充电站定价策略"指令后，自动拆解为场站信息获取、经纬度定位等子任务。基于收集的地理位置、历史使用模式、电力成本等数据，生成包含需求波动预测和风险评估的智能报告。最终提供的定价策略不仅具有前瞻性，更附带调价理由和配套措施，确保可操作性。效果监控模块则通过对比实施前后的收入、频次、满意度等指标，生成可视化评估报告，自动识别成功因素和潜在风险。
该解决方案的技术创新体现在三方面：多Agent协作生态突破传统单一决策系统局限；MCP标准化集成实现多工具无缝对接；实时流式处理保障复杂分析任务效率。这些特性使运营团队得以从价格维护工作中解放，转向战略决策等高价值领域。目前相关服务已在亚马逊云科技海外区域落地，中国区域服务由西云数据和光环新网运营。
