2026年AWS纽约峰会：让AI智能体在工作中发挥更大效能的新方法

• AWS Continuum for code vulnerabilities：全新 AI 原生安全服务，持续发现、验证并修复代码安全风险。
• AWS Context：提供全面知识图谱，赋能智能体精准获取信息、高效决策与执行。
• Amazon Quick、Kiro、AWS DevOps Agent、AWS Transform 及 Amazon Bedrock AgentCore 功能升级，拓展智能体应用边界。

在 AWS Summit New York 上，我们分享了智能体在全球企业中的落地实践与创新成果。重点发布了 AI 原生安全服务 AWS Continuum、知识图谱服务 AWS Context，以及 Amazon Quick、Kiro、AWS DevOps Agent、AWS Transform 和 Amazon Bedrock AgentCore 的多项新功能，助力企业加速智能体规模化应用。

过去六个月，企业已从探讨智能体转向实际应用。智能体正广泛应用于应用构建、系统防护、复杂问答及自主决策等场景。

智能体的核心价值在于“越用越强”的复利效应：更多交互带来更丰富上下文，进而提升结果质量与用户信任，最终扩大任务处理范围。这种正向循环显著拉大了拥抱 AI 企业与未拥抱企业之间的差距。本次发布的创新旨在帮助企业更高效地部署智能体，加速解决业务难题。

在智能体主导的时代，遥测数据、上下文、推理与行动成为安全新支柱。专用安全模型（如 Claude Mythos）的出现加速了漏洞发现与利用，防御方必须以机器速度应对威胁。为此，我们推出 AWS Continuum for code vulnerabilities，以自动化方式管理代码漏洞全生命周期。

该服务持续发现漏洞，验证其可利用性，结合业务背景进行优先级排序，并在预设护栏内跨技术栈自动修复。它采用模型无关设计，可集成各类优势模型，且所有决策均可解释、操作可审计、结果可反馈优化。同步推出的 Continuum 威胁建模功能，可从设计文档或源码自动生成标准化威胁模型。

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AWS Context 是一项新服务，可自动从现有数据构建知识图谱，为智能体提供统一的数据导航能力。它推断数据资产、业务规则与领域知识间的关联，确保智能体始终基于正确上下文做出最优决策。

上下文是智能体持续优化的关键。缺乏上下文时，智能体易产生错误建议；拥有统一上下文后，无论数据位于数据库、Slack、文档还是邮件中，智能体均能高效调用权威信息源，显著提升工作效率。

AWS Context 基于 Amazon Quick 同款知识图谱技术，作为面向组织数据的代理搜索层，支持连接所有智能体。其内置治理机制确保权限合规，元数据以 Iceberg 格式存储于 S3 Tables，兼容现有工具链，无需额外配置基础设施或检索管道。

智能体通过与 AWS Context 交互，持续学习有效数据源、常用路径及关键业务规则，实现自我优化。例如，客服智能体首次处理订单问题时需多方查询，后续同类请求即可直接定位信息源，大幅缩短响应时间。

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Amazon Quick 是一款具备企业级安全认证的 AI 助手，打破单一应用限制，避免“围墙花园”或“野生花园”式安全隐患，真正实现跨系统协同与安全可控。

新增自主代理功能支持创建具备特定专业知识、语气及工具权限的后台代理，如财务代理处理订单、销售代理监控 CRM/邮件/Slack 并主动起草跟进内容、标记风险或推荐下一步操作。全程零代码，人人可用。

同时推出个性化活动流，整合邮件、消息、日历与任务至统一视图，智能学习用户偏好以优化优先级展示。此外，新增 Adobe、Moody’s、Snowflake 等 16 项内置集成，进一步提升工作效能。

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Kiro 已显著提升开发效率。例如，印度金融科技独角兽 Dhan 仅凭一名工程师，借助 Kiro 在 8 周内完成原需 12–24 个月、十余人才能完成的图表平台开发。但移动办公需求日益增长，工具可访问性成为新瓶颈。

为此，Kiro 正式登陆 iOS 平台。用户可通过手机启动项目、监控进度、引导智能体或参与会话。云端会话保持连续，通勤、会议间隙或外出时均可无缝操作，返回桌面端即接续原有上下文。所有操作均在云环境中安全运行，兼顾灵活性与安全性。

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智能体虽大幅提升编码速度，但若发布流程未同步提速，生产力增益将被抵消。拉取请求积压、串行测试、生产环境问题频发等痛点，亟需将质量保障左移。

AWS DevOps Agent 现扩展发布管理能力，覆盖从就绪评审到测试的全流程，确保流水线匹配开发节奏。无论使用 Kiro 或 Claude Code，代码生成后即可触发发布就绪评审。

例如，开发人员修改参数名虽本地测试通过，但可能引发全局兼容性问题。DevOps Agent 会在推送前识别潜在影响，提供问题摘要与修复建议。代码提交后，Agent 自动预置环境、生成针对性测试计划，在回归缺陷、体验问题或集成故障进入生产前予以拦截。

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高速交付的同时，软件老化、依赖漂移、框架弃用等问题导致技术债务快速累积。传统现代化改造需手动触发，难以匹配智能体编码速度。

AWS Transform——持续现代化是一款自主运行的软件组合管理与现代化服务。它在后台持续发现并修复技术债务，验证修复效果，并从每次转换中学习优化。支持与 CodePipeline、Jenkins、GitHub Actions、GitLab 等工具无缝集成，确保每个软件包在持续循环中保持最新状态，防患于未然。

此前，Transform 已为宝马集团、Experian 等企业节省超 160 万小时人工工时。如今升级为持续自动化模式，进一步释放运维潜力。

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Bedrock AgentCore 专为将智能体从概念验证推向生产环境而设计。过去 6 个月，其上执行的任务量增长 15 倍，PGA Tour 赛事报道撰写速度提升 10 倍，Nasdaq、Visa、Experian 等企业正规模化扩展应用。

为进一步降低生产级智能体构建门槛，我们推出多项增强功能：

• Amazon Bedrock 托管知识库： 全托管 RAG 解决方案，支持 S3、SharePoint、Confluence、Google Drive 等数据源的原生接入与智能检索，轻松对接 AWS Context，实现结构化与非结构化数据的统一智能体搜索。
• AgentCore Web Search： 基于 Quick、Kiro、Alexa+ 验证的网络搜索能力，为智能体提供实时准确信息。结果经重排序优化，且在 AWS 环境内原生运行，保障数据不出域。
• AgentCore 优化功能： 支持跨数百会话分析失败模式、意图轨迹与行为洞察，并提供 A/B 测试与推荐功能，助力持续调优智能体性能。
• AgentCore 策略集成： 集成 Amazon Bedrock Guardrails，实时检测提示注入、有害内容及敏感数据泄露。即将支持 Check Point、Zscaler、Rubrik、Netskope、SentinelOne 等第三方安全信号输入，强化纵深防御。
• AgentCore Harness 正式发布： 声明式定义智能体功能（模型、工具、指令），由 AgentCore 自动处理编排、工具调用、内存管理、上下文维护与错误恢复，分钟级上线可用智能体。

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西南航空宣布选择 AWS 作为首选云提供商，推进技术基础现代化与 AI 深度应用，重塑运营与客户服务模式。

计划于 2028 年前完成从本地部署向 AWS 云架构的全面迁移，构建支持 AI 与智能体的弹性基础设施，提升业务敏捷性与可靠性。

目前，超 2,700 名开发者正使用 Kiro 构建功能、自动化测试及生成云基础设施，加速 Southwest.com 现代化。公司采用 AI 驱动开发生命周期（AI-DLC），由智能体推动开发进程，工程团队负责引导与验证。未来还将通过 Amazon Quick 等工具，将 AI 能力扩展至全业务线。

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