在北京正大中心的會議廳內，一場關于智能技術變革的深度對話正在展開。亞馬遜云科技大中華區產品部總經理陳曉建與產品技術總監王曉野，就Agentic AI的技術演進與行業實踐，向媒體闡述了他們的觀察與思考。這場討論不僅揭示了人機協作模式的根本性轉變，更勾勒出智能技術從實驗室走向產業深處的清晰路徑。

“傳統AI助手如同被動執行指令的工具，而Agent則是具備自主決策能力的協作伙伴。”陳曉建用生動的比喻解釋技術范式的躍遷。他指出，Agent能夠分解模糊任務、調度跨系統資源，甚至在執行過程中自我修正，這種從“輔助執行”到“主動創造”的轉變，正在重塑企業的工作流程。王曉野從技術架構角度補充道，現代Agent通過“感知-決策-行動-反思”的閉環機制，實現了類似人類的持續進化能力，使其在復雜業務場景中展現出獨特的適應性。

在行業應用層面，Agent技術已展現出驚人的滲透力。據陳曉建透露，Blue Origin、Sony等企業已在辦公自動化、業務流程優化等領域取得突破性進展。代碼生成領域尤為顯著，部分企業的自動化代碼比例已突破80%，亞馬遜云科技自主研發的Kiro自主Agent，通過規范驅動編程理念，正成為開發者提升效率的重要工具。這些實踐印證了2025年被業界視為Agentic AI商業化元年的判斷。

針對開發者面臨的雙重挑戰——模型調優的技術門檻與Agent架構的構建復雜度，亞馬遜云科技推出了Amazon Bedrock AgentCore。該平臺通過Lambda microVM技術屏蔽底層基礎設施細節，集成Memory上下文管理、Gateway數據源連接等七大核心能力，并新增Policy策略管制與episodic記憶功能等進階模塊。“企業無需重復造輪子，可將精力聚焦于業務創新。”陳曉建強調，這一設計理念正獲得初創企業與ISV的廣泛認可。

模型定制化能力的升級成為另一大亮點。亞馬遜云科技提供三層解決方案：強化微調（RFT）使非專業人員也能實現模型準確率平均提升66%；Amazon SageMaker AI的無服務器架構支持RLHF等復雜任務；Nova Forge開放式訓練路徑則有效避免了“智能遺忘”問題。Reddit等企業通過該方案，在降低成本的同時顯著提升了模型性能。

基礎云服務的突破為Agent落地提供了堅實支撐。Amazon S3單對象容量擴展至50TB，S3 Vectors實現萬億級向量存儲且成本降低90%，GPU加速的Amazon OpenSearch Service使向量索引構建速度提升10倍。這些進展源于長期技術積累——Amazon Trainium芯片部署量已超百萬片，新一代Trainium3 UltraServer計算能力提升4.4倍，形成了覆蓋硬件、軟件、平臺、應用的完整生態。

當被問及Agent大規模落地的挑戰時，陳曉建指出，數據質量與生產環境復雜性是主要障礙。“POC階段的精選數據無法反映真實場景，安全合規、性能伸縮、成本控制等問題，都需要成熟的云基礎設施作為支撐。”他透露，亞馬遜云科技正通過全棧創新，幫助企業跨越從實驗到生產的“死亡之谷”。

對于2026年的技術趨勢，王曉野預判，隨著安全性與可靠性的持續提升，Agent將從辦公協同等邊緣場景，向企業核心業務系統滲透，最終形成“人人可用、事事可托”的應用生態。這種變革不僅將重塑企業運營模式，更可能催生新的商業形態與價值創造方式。

在技術定位層面，陳曉建用“超級倉庫”與“高效引擎”的比喻，闡明了Amazon S3 Vectors與Amazon OpenSearch Service的差異化價值。前者專注于海量向量數據的低成本存儲，后者則提供實時檢索能力。Adobe等企業已利用這一組合，實現了非實時性自然語言搜索等創新應用，驗證了“場景驅動工具選擇”的產品邏輯。

這場對話最終落腳于云服務的本質價值。“在Agentic AI時代，安全防護、數據治理、彈性伸縮等核心能力的重要性不降反升。”陳陳曉建總結道。通過持續的技術創新與生態開放，亞馬遜云科技正推動智能技術走出實驗室，在稅務合規、客戶服務、代碼遷移等真實場景中釋放價值，為不同規模的企業提供數字化轉型的通用路徑。