关键要点
Amazon Web Services (AWS)一直为云计算树立安全、可靠和数据隐私方面的标杆。如今，AWS 正将这些原则同样应用于 Agentic AI，通过宣布一系列新功能与工具，帮助客户在坚实的 AWS 技术基础之上构建 AI 智能体。这些创新的核心是 Amazon Bedrock AgentCore，它将允许客户以安全、可扩展的方式部署和运营能力强大的 AI 智能体。
AWS Agentic AI 副总裁 Swami Sivasubramanian 在纽约举行的纽约AWS峰会上发表主题演讲，概述了公司的 Agentic AI 战略。他表示，AI 智能体——即利用 AI 进行推理、规划和适应以完成任务的自主软件系统——将大幅加速创新，并提升各个行业的生产力。
“这是一场在多个维度上的颠覆性变革，”Sivasubramanian 表示。“它彻底改变了软件的构建方式。同时也带来了部署和运营过程中的一系列新挑战，而最具影响力的或许是，它改变了软件与世界的交互方式，以及我们与软件的交互方式。”
使用 Amazon Bedrock AgentCore 以规模化方式部署和运营 AI 智能体
AgentCore是一套完整的服务组合，支持使用任意框架和模型来部署和运营高效能的 AI 智能体。
随着各组织竞相采用 AI 智能体，它们面临着一个关键挑战：构建能够在数字边界内自主运行的系统，同时满足企业部署所需的安全性、可靠性和治理标准。
AgentCore 帮助开发者弥合 AI 智能体从概念验证到生产环境之间的关键差距。它提供了一套可组合的解决方案，使组织能够将智能体从原型转化为可扩展至数百万终端用户的应用程序。包括 Itaú Unibanco、Innovaccer、Boomi、Epsilon 和 Box 在内的客户已经在基于 AgentCore 进行开发。
Amazon Bedrock AgentCore 服务包括：
AgentCore Runtime（运行时）—智能体需要一个既安全又足够灵活以应对可变工作负载的运行环境。AgentCore Runtime 支持低延迟的交互式体验，并能够处理长达八小时的复杂异步工作负载，这是业界最长的时长。它也是唯一提供完全会话隔离的框架无关方案。
AgentCore Memory（记忆）—正如人类依赖短期和长期记忆一样，智能体也将依赖复杂的记忆基础设施来高效运行。AgentCore Memory 通过提供行业领先的长期和短期记忆准确性，使开发者能够轻松构建具备上下文感知能力的智能体。
AgentCore Identity（身份）—智能体需要能够使用正确的认证方式安全地访问工具和资源以满足用户需求，而 AgentCore Identity 提供了无缝且安全的智能体身份验证功能，并与现有的身份提供商（如 Amazon Cognito、Microsoft Entra ID 和 Okta）集成。
AgentCore Gateway（网关）—AI 智能体需要访问广泛的各种工具以执行现实世界任务，AgentCore Gateway 为智能体提供了一种安全的方式来发现和利用工具，并能轻松将 API、Lambda 函数和现有服务转换为兼容智能体的工具。
AgentCore Code Interpreter（代码解释器）—AI 智能体需要在沙箱环境中安全地编写和执行代码，以执行复杂计算、验证推理、处理数据或生成可视化图表。AgentCore Code Interpreter 使开发者能够根据特定实例类型和会话属性自定义环境，以满足安全要求。
AgentCore Browser Tool（浏览器工具）—这款与模型无关的 AgentCore 浏览器工具提供了一个快速、安全且基于云端的浏览器，使 AI 智能体能够大规模地与网站交互，用于完成表单填写或导航网站等任务。
AgentCore Observability（可观测性）在生产环境中，能够追踪和追溯智能体（agent）的每一项操作对于性能表现至关重要。由 Amazon CloudWatch 驱动的 AgentCore 可观测性为开发人员提供了内置仪表板和关键指标遥测数据，从而实现实时可见性，同时还能与现有的可观测性系统集成。
新的 AWS Marketplace 类别将简化企业级 AI 智能体的采用
在 AWS Summit 上，Sivasubramanian 发布了 AWS Marketplace 中的 AI Agents and Tools，使客户能够发现、购买、部署和管理来自领先提供商的 AI 智能体和工具。
借助 AWS Marketplace 中的 AI Agents and Tools，客户可以通过简化的搜索功能一站式获取 AI 智能体解决方案和工具，从而加速推进 AI 项目。使用 AI Agents and Tools 的客户可以利用这些即插即用型解决方案加快开发速度，并借助专注于构建、维护和扩展智能体的专业服务来制定其 AI 战略。
加大对 AWS 生成式 AI 创新中心的投入
为了加速客户开发自主化、具身智能（agentic）AI 系统的进程，AWS 宣布将对 AWS 生成式 AI 创新中心追加投资 1 亿美元，使总投资额达到 2 亿美元。这笔资金建立在该项目过去两年成果的基础之上：该中心已赋能全球数千名客户，提升生产力并改善他们各自客户的体验。
华纳兄弟探索体育欧洲利用 Amazon Bedrock、Anthropic 的 Claude 3.5以及其他 AWS 服务，开发了一套基于 AI 的解决方案，帮助自行车赛事解说员快速查阅事实信息；BMW则在 AWS 上构建了 AI 解决方案，彻底改变了其对超过 2300 万辆联网汽车的网络问题进行诊断的方式。Syngenta 和 AstraZeneca 等公司也在应用 agentic AI 方面取得了变革性成果。
该中心的全球 AI 科学家、战略家和工程师团队直接与这些客户及合作伙伴协作，解决 AI 实施过程中最复杂的挑战。
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新的 Amazon Nova 自定义功能使客户能够以更精确和灵活的方式构建，满足其需求
强大的Amazon Nova 模型现已提供一系列定制功能在 Amazon Sagemaker AI 上，支持 SageMaker HyperPod。这将使客户能够进一步根据需求定制 Nova 模型。此外，增强到Nova Act SDK将带来额外的安全性和访问控制，帮助开发者将原型推向生产环境，并构建能够在网页浏览器中可靠执行操作的智能体。
Amazon S3 Vectors 预览版发布
Amazon S3 向量是首款原生支持 AI 工作负载向量处理的云对象存储服务。借助 S3 Vectors，客户存储和查询向量的成本可比传统方法降低高达 90%，从而能够以更具成本效益的方式保留和使用大型向量数据集，增强 AI 能力以及 S3 数据的语义搜索结果。它与 Amazon Bedrock Knowledge Bases 和 OpenSearch Service 集成，简化并降低了 RAG（检索增强生成）和向量搜索操作的成本。
Kiro 连接 AI 原型设计与生产代码
基罗Kiro 是一款面向开发者的全新集成开发环境（IDE），旨在简化开发者在使用 AI 代理进行软件开发项目时的体验。借助 Kiro，开发者可以进行“氛围编码”（vibe coding），或通过规范（specs）和钩子（hooks）等功能实现更深入的协作，与代理共同制定详细计划，并自动触发代理工作流，以协助执行运行测试或生成文档等任务。
新的 MCP 资源将使在智能体世界中构建变得更加容易
模型上下文协议 (MCP)是一种新兴标准，可帮助智能体连接数据源、工具、记忆库等。新的本地 AWS API MCP 服务器包含对完整 AWS API 表面的全面知识，使开发者能够以自然流畅的方式使用 AWS 进行编码，并让任何软件助手更容易成为 AWS 专家。另一项资源是 AWS Knowledge MCP 服务器，提供始终最新的 MCP，具备对 AWS 文档的全面知识。它完全托管、持续更新，并且可以从您选择的任何 MCP 客户端远程访问。
TwelveLabs AI 模型现已在 Amazon Bedrock 上提供
TwelveLabs AI通过同时处理视觉、音频和文本元素，将视频库转化为可搜索、可操作的资产。客户现在可以通过自然语言提示即时发现和使用内容，这一切都建立在 AWS 的安全性、隐私性和高性能之上。AWS 是首家提供 TwelveLabs 模型的云提供商。
AWS 与 Meta 携手助力初创企业
AWS 与 Meta 已联合起来，帮助初创企业在 Llama 上构建 AI 应用，为 30 家美国初创企业提供每家最高 20 万美元的 AWS 信用额度，以及来自 Meta 和 AWS 专家的技术支持。该为期六个月的项目开放申请至 2025 年 8 月 8 日，将通过帮助初创企业利用 Llama 模型构建前沿 AI 应用，加速 AI 创新。
Strands 1.0 使 AI 智能体更易于协同工作
AWS 宣布对开源SDK Strands Agents进行更新，这是一个全新的开发工具，使创建多个 AI 智能体协作解决复杂问题的 AI 系统变得极其容易。该技术将过去需要数月复杂技术工作的过程缩短至仅需数小时，使企业能够组建协调一致的 AI 助手团队，处理客户服务、数据分析及其他复杂任务。
AWS AI League 通过游戏化挑战帮助开发者掌握关键 AI 技能
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AWS 为早期职业人士做好应对 AI 变革科技职业的准备
AWS 正在为超过 6,600 所 AWS Academy 机构的在校学生提供免费访问AWS Skill Builder 的订阅层级培训内容以及 AWS 认证考试优惠券，以构建关键的 AI 技能。非 Academy 学员和应届毕业生可以访问相关研究，了解有前景的机会，并在 Skill Builder 中获取推荐的免费学习计划以实现这些目标。AWS 的目标是在第一年内与全球 270 万名学生和早期职业专业人士建立联系。
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