2025年，人工智能领域呈现出两种截然不同的声音：“AI泡沫论”与“AI效用论”同时兴起。这两种看似矛盾的观点，实则指向同一个核心问题：尽管AI产业规模持续扩张，但其实际转化出的价值与市场预期仍存在显著差距。无论是面向消费者的应用场景，还是企业端的效率提升，AI的表现均未达到行业的高期待值。
当前AI产品的核心模式以端到端的输入输出为主，但在企业落地过程中，大模型的能力瓶颈逐渐显现。用户需投入大量时间构建应用框架，完成效果评估、安全审查等繁琐工作，部分场景下甚至导致整体效率低于传统流程。亚马逊云科技CEO马特·加曼在年度技术峰会上指出，AI需从“技术奇观”转变为具备实际业务价值的工具，企业需要低成本、可控且规模化的模型部署方案。当前行业痛点已从“智能水平不足”转向“工程化能力缺失”。
针对企业应用效率难题，行业开始探索以智能体（Agent）为核心的新范式。不同于传统大模型的单轮问答模式，Agent构建了完整的“感知-思考-决策-执行-反馈”闭环，可自主完成多步骤复杂任务。这种技术架构有效解决了企业应用AI时的核心困扰：用户无需反复调试提示词或验证输出结果，Agent能通过自主学习适应业务需求。以电商客服系统为例，企业只需提供商品数据库和历史对话记录，Agent即可自动生成应对策略，大幅简化流程。
加曼将AI Agent比喻为需要培养的“孩子”：企业需确保其安全成长、传授经验，但无需过度干预具体操作。在此次技术峰会上，亚马逊云科技推出的三款前沿Agent均围绕效率优化设计。用户设定宏观目标后，Agent可自主规划执行路径，具备弹性扩展能力，支持多任务并行和跨智能体协作。其中，Kiro自主Agent专注软件开发场景，能自动维护上下文连贯性，通过代码合并建议保障用户决策权；Amazon Security Agent将安全管控嵌入开发全周期；Amazon DevOps Agent则通过历史模式分析实现运维体系的主动优化。
这些垂直场景的解决方案预示着更广泛的企业应用趋势：将业务流程和经验转化为AI可理解的规则，通过智能体实现自动化执行。这种模式不仅适用于开发运维领域，还可迁移至供应链管理、客户服务等平行场景，推动AI与企业运营深度融合。
智能体的广泛应用也带来新的挑战：如何保障其灵活性、安全性及可维护性？这需要构建平台级支撑架构。亚马逊云科技自推出Amazon Bedrock平台以来，始终保持开放生态，支持多模型管理，今年新增对Kimi、MiniMax等模型的兼容。该平台不仅能帮助企业自动化工作流程，还可匹配结构化与非结构化数据，设置全局安全策略。作为智能体的“安全围栏”，Amazon Bedrock通过权限系统和自动评估机制，防范API调用错误、数据篡改等风险。
最新升级的Amazon Bedrock AgentCore强化了“策略”与“评估”两大功能：前者可自动将企业合规要求注入工作流程，后者能在模型切换时检测性能波动。平台通过基础架构、模型选择、数据管理、工具开发等层面的协同，为智能体提供可扩展的算力支持、多样化的模型选项，以及可信赖的治理框架。每个目标均由专门模块支撑，形成完整的AI运行生态系统。
若将企业AI应用比作汽车运行，算力是燃料，模型是发动机，Amazon Bedrock构成动力总成，智能体则扮演控制系统角色。只有各组件协同运转，AI才能真正成为企业组织能力的一部分。正如加曼所言，AI需从“功能工具”进化为“业务协作者”，通过整合企业独有的数据与流程知识，创造实际价值。这种转变不仅需要技术创新，更依赖对具体业务场景的深度理解与持续优化。
