“未来脱颖而出的企业，并非那些对趋势预判最准确的企业，而是那些对变化反应最快的企业。”在7月举办的2025年纽约峰会上，亚马逊云科技Agentic AI副总裁Swami Sivasubramanian的这句话，揭示了当下企业AI部署的核心矛盾——当全球企业累计投入数千亿美元进行AI探索后，如何将技术潜力转化为真实生产力？

《福布斯》的报道直指痛点：尽管越来越多的企业尝试 AI 代理，但由于基础设施限制、安全隐患和运营复杂性，许多企业难以大规模部署。

此次，亚马逊云科技发布的全栈式智能体系统Amazon Bedrock AgentCore，正是瞄准这一产业空白。这套由七大核心模块构建的能力组合希望能够改变企业AI的落地逻辑。AgentCore 的定位是，随着企业从试点项目转向生产部署，亚马逊云科技能够抓住企业需求的机会。

智能体部署的生死线

当企业训练出能处理复杂客诉的智能体，在测试中表现惊艳。但当它要调用CRM系统查询订单时，法务部门立即叫停——谁该为AI的操作授权负责？

这也是当前AI落地的典型困境。当智能体需要跨系统调度资源、执行决策时，企业突然发现一系列程序性问题，包括身份认证体系无法适配非人类操作者，网页操作工具依赖本地浏览器且极不稳定，代码执行可能引发安全漏洞以及多轮对话的记忆管理失控。

“agent的能力并不是靠一个大模型就能实现的，”正如亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建所说：“它需要有执行环境、有工具接入、有上下文记忆、有安全机制、有观测能力。这些通用能力，过去没人系统地打包交付。”

Amazon Bedrock AgentCore的七大模块也是为解决这些问题而设置，覆盖agent构建、运行、调用、记忆、交互和治理等关键环节：包括AgentCore Runtime 提供持续8小时的任务运行能力，突破传统AI对话15分钟时限；AgentCore Identity 实现细粒度权限控制，让AI操作可审计、可追溯；AgentCore Browser Tool 通过云端浏览器完成网页操作，摆脱本地环境限制；AgentCore Code Interpreter 构筑安全沙箱，隔离高风险代码执行。

更关键的是，AgentCore最重要的意义在于：它不是提供某一个具体agent应用，而是提供企业构建agent系统所需的一整套通用能力底座。过去企业要构建agent，需要自行解决代码执行、权限控制、工具接入、状态监控等一系列“非AI但不可缺”的工程问题。这些工作复杂、重复且容易出错，直接影响agent是否能上线生产环境。

打破智能体扩张的隐形壁垒

当一家物流企业试图将货运调度智能体推广至全球港口时，或将遭遇意料之外的阻击——向量数据库成本飙升几十倍。这揭露了智能体规模化的另一重阻碍：传统架构下，数据存储成本与智能体效能呈指数级矛盾。

此次纽约峰会上，Amazon S3 Vectors的发布直指这一痛点。作为首个原生支持向量处理的云存储服务，其通过创新存储结构：将向量处理成本降低90%，保持亚秒级查询响应，支持千亿级知识图谱存取。

这意味着智能体终于能“记住”更多业务细节。一个agent是否真正“理解”企业语境，关键在于是否拥有上下文相关的数据能力。以往企业往往因向量存储成本高昂，被迫只保留最新数据或“截断信息”，使agent回答片面、推理薄弱。而Amazon S3 Vectors的发布，使企业可以以更低成本存储更大规模的业务知识图谱，赋予agent“更长的记忆”“更强的推理能力”“更稳定的历史一致性”。

同步推出的Amazon Nova模型定制服务，则解决了智能体的“智力本地化”需求。企业可将行业术语、内部流程等专属知识注入模型，打造“懂业务的AI助手”。这不仅提升了agent系统的决策准确性和内容可信度，也意味着AI能力真正从通用平台“迁入”企业内部系统，成为数字化生产力的核心组成部分。

从碎片组装到即插即用

在本次纽约峰会上，亚马逊云科技宣布正式在亚马逊云科技Marketplace中新增“AI Agents与工具”分类。用户可以通过该渠道集中浏览、采购并部署由合作伙伴提供的各类agent与配套工具。无论是行业定制agent、API工具插件，还是与Amazon Bedrock兼容的执行组件，都可通过Marketplace实现一键获取、按需部署。

这也解决了智能体生态曾陷入的“工具荒”困局，例如，企业为了让智能体读取设备API，耗费两个月开发适配层。这种孤岛状态随着亚马逊云科技Marketplace新上线的“AI Agents与工具”分类被打破。

该平台支持通过MCP和A2A协议实现不同agent之间的组合、工具集成与运行调度。这相当于为智能体搭建了应用商店，开发效率提升的核心在于标准化接口，工程师不再需要为每个客户重写适配代码。

生态协同效应在开发环节更为显著。新型IDE工具Kiro将智能体嵌入全生命周期：从自然语言需求到自动生成测试用例。对企业而言，Kiro的最大价值在于 把agent从产品终端引入到技术体系内部，让agent参与工具链、规范制定与系统构建本身。这不仅提升了研发效率，也让agent变成了“组织级AI助手”而非“个人助手”，是AI赋能软件工程的新起点。

AI投入的价值拐点

可以看到，亚马逊云科技在此次发布中埋藏着更深的业务布局逻辑——四大设计原则（敏捷响应、基础重塑、数据协同、交付导向）构成方法论框架，将技术发布升维为生产力范式变革。

在TechRadar的报道中，亚马逊云科技Agentic AI副总裁Swami Sivasubramanian表示：“这是一场多维度的结构性变革。它颠覆了软件的构建方式，也为部署与运维带来了全新的挑战。”关于Amazon Bedrock AgentCore，Swami则表示该产品“提供了将agent投入生产所需的一切”。

这种转变正引发预算流向迁移。根据Gartner预测，到2027年，超过一半的首席数据与分析官（CDAO）将为数据素养和AI素养项目争取到专项预算。Gartner 2024报告显示：80%企业将“智能体能力”纳入采购标准，但仅15%要求独立产品。

Swami在峰会演讲中强调，“它改变了软件与世界的交互方式——也重塑了我们与软件的互动模式。”