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、產品創新與行業實踐展開探討。這場訪談不僅揭示了智能技術從輔助工具向主動協作伙伴的范式轉變，更勾勒出企業數字化轉型的全新路徑。

“傳統AI助手如同等待指令的工具，而Agent是具備自主決策能力的協作伙伴。”陳曉建用對比闡釋核心差異。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，這種從被動響應到主動創造的轉變，正在重塑人機協作模式。王曉野從技術架構角度補充：“通過自動推理機制，Agent形成了‘感知-決策-執行-反思’的完整閉環，這種類人化的工作方式使其能勝任復雜業務場景。”

行業實踐印證了技術突破的價值。在代碼生成領域，Blue Origin、Salesforce等企業已實現超50%的自動化比例，部分場景甚至達到90%。亞馬遜云科技自研的Kiro自主Agent，通過規范驅動編程理念，將大型任務拆解為可交互的子模塊，成為開發者提升效率的利器。陳曉建透露，2025年被業界視為Agentic AI的商業化元年，數十億級應用規模正在從愿景走向現實。

針對企業開發痛點，亞馬遜云科技推出全棧解決方案Amazon Bedrock AgentCore。該平臺整合了七大核心能力，包括Memory上下文管理、Gateway數據源連接和Runtime安全運行環境，并新增evaluations評估體系與Policy策略管制功能。陳曉建強調：“通過Lambda microVM技術，我們為開發者屏蔽了底層復雜性，企業無需重復構建基礎設施。”數據顯示，采用該平臺的企業開發周期縮短60%，運維成本降低45%。

模型定制化能力升級成為另一焦點。亞馬遜云科技提供三層解決方案：強化微調（RFT）使模型準確率平均提升66%；Amazon SageMaker AI的無服務器架構支持RLHF等進階任務；Nova Forge開放式訓練路徑則解決了“智能遺忘”難題。Reddit通過該方案實現模型效果提升30%的同時，訓練成本下降50%。基礎云服務的突破同樣顯著：Amazon S3單對象容量擴展至50TB，向量存儲成本降低90%，GPU加速的OpenSearch Service使索引構建速度提升10倍。

在應用落地層面，陳曉建特別關注中小企業需求：“初創企業和ISV可通過Serverless架構快速部署Agent功能，將資源聚焦業務創新。”對于規模化應用的挑戰，他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，需要成熟的云基礎設施提供支撐。”王曉野預判，2026年Agent將突破辦公協同等簡單場景，向企業核心業務滲透，形成“人人可用、事事可托”的生態。

針對向量存儲市場的競爭，陳曉建用“超級倉庫”與“高效引擎”的比喻闡明差異化定位。Amazon S3 Vectors專注海量數據存儲，而Amazon OpenSearch Service提供實時檢索能力。Adobe的實踐驗證了這一邏輯：其利用S3 Vectors存儲視頻音頻數據，通過自然語言搜索實現非實時內容檢索，既滿足業務需求又控制成本。

這場技術革新正在重塑商業形態。從稅務合規到客戶服務，從代碼遷移到流程優化，Agentic AI的應用邊界持續擴展。陳曉建總結：“安全防護、數據治理等核心能力，是企業規模化應用Agent的前提。”亞馬遜云科技通過全棧創新與生態開放，正推動智能技術從實驗室走向真實業務場景，為不同規模的企業創造轉型機遇。