科技雲報到：Agentic AI再豎里程碑，這次引爆革命的還是亞馬遜雲科技_風聞

科技雲報到原創。

誰都知道AI發展的速度日新月異，但當里程碑即將出現時，所有人依然心潮澎湃。

在亞馬遜雲科技中國峯會上，Agentic AI就是這顆耀眼的科技新星。亞馬遜全球副總裁、亞馬遜雲科技大中華區總裁儲瑞松預言：“機器智能已經爆發了，AI又來到了一個拐點，所有人正處在Agentic AI 爆發的前夜。”

亞馬遜全球副總裁、亞馬遜雲科技大中華區總裁 儲瑞松

為什麼這種AI範式如此受人矚目？

根本原因是它實現了從"工具"到"智能體"的質的飛躍，席捲全球的技術革命呼之欲出。

看看機構們的態度：Gartner將Agentic AI列為年度十大戰略性技術趨勢，並做出了一個令人矚目的預測到2028年，15%的日常工作決策將由Agentic AI自主完成，而這一比例在2024年幾乎為零；IDC的預測則是到2026年，將有50%的中國500強數據團隊使用AI Agent來實現數據準備和分析。

這意味着什麼？在不到三年的時間裏，Agentic AI很可能將在世界和中國的企業中得到廣泛應用，AI也將從“我問AI答”，“我説AI寫”，發展到“我説AI做”，數字員工即將如同人一樣，批量“供職”於各行各業。

在這個 AI 助力創新加速的鉅變時代，高效創新的企業將有機會大幅度提升客户體驗，革新商業模式，獲取高額價值回報，同時提升運營效率、降低成本。

在這一背景下，企業如何緊跟科技潮流成為必修課，而在複雜多變、充滿不確定性的商業環境中，亞馬遜雲科技對企業持續進化、不斷迭代訴求的回應，則更具有現實意義。

Agentic AI 讓人眺望新紀元

要想理解Agentic AI 為什麼受到關注，就需要了解它的技術演進又實現了哪些質的飛躍。

以現在大火的AI Agents作為對比，兩者間的關係就一目瞭然。AI Agent是以工作流程為主體，完成開發特定功能應用的AI集合。

比如網站驗證身份、訂票這樣的業務場景，都可以使用AI Agents。而Agentic AI意為代理式人工智能。直白的闡述就是利用數字手段作為代理執行人類工作。

儘管兩者都不用人工進行干預，但從工作本質上，前者是工具屬性，後者則更全面的模仿了人類思考工作過程。從這個角度看，Agentic AI的爆發，承載的則是人類對人工智能終極想象的期待。

實際上，這一演進過程也並非一蹴而就。正如亞馬遜雲科技所觀察到的，大模型能力高速提升，模型上下文（MCP）和智能體到智能體（A2A）兩大協議極大地簡化了智能體與外部工具的交互及智能體間的協作，同時，推理成本的降低、簡化智能體開發流程工具的湧現，以及企業為智能體提供的數據與應用API的就緒等諸多條件成型，共同促成了Agentic AI的橫空出世。

來看看Agentic AI帶來的效率的革命有多震撼。亞馬遜雲科技的 Amazon Q Developer，是一款能夠幫助開發者理解代碼、生成測試、修復錯誤，甚至輔助完成整個功能的Agentic AI。

有媒體報道其前端功能，可以通過輸入截圖，就可以把界面轉換成代碼。而在自動化方面，亞馬遜雲科技內部一個五人團隊在短短兩天內就將超過 1000 個生產應用從 Java 8 升級到 Java 17，平均每個應用僅耗時 10 分鐘。

在這種效率躍升下，正如儲瑞松指出的一樣，機器智能的爆發放大和解放了人的大腦智力，其應用也將帶來下一場革命：Agentic AI的革命。

為了迎接這場革命，亞馬遜雲科技推出的Amazon Q等 AI加持的開發工具和SDK，也使得開發的工作效率成倍提升，因此，我們更有理由想象，一場由技術創新而引發的商業改革也就近在眼前了。

助力重構業務場景亞馬遜雲科技的準備很充分

Agentic AI的出現讓人興奮的原因，很重要的因素就是它重新定義了人機交互。

但是，過去很長一段時間裏，企業上馬人工智能時，往往面臨“理想很豐滿，現實很骨感”的局面。一方面是最先進的技術，另一方面卻是無法落地的業務。

是企業太過草率嗎？也不盡然，投入大量人力進行調研適配，但最後差強人意，很大的原因在於商業場景的極速變化，缺乏統一的標準和流程，又依賴數字定製化，軟硬件的投入花費不小，但最後的結果並不能滿足需求，或者滿足需求不久，企業需求又發生了巨大變化。

但是，Agentic AI的到來讓這一切發生了改變，基於與AI更加自然和高效的交互，企業在面對商業變化，更能解決自己深層的痛點，諸如加速創新週期、重塑產業生態、系統性降低成本之類的問題，Agentic AI會及時提供出適用於企業的解決方案。

為什麼Agentic AI擁有這種重構業務場景模式的能力？答案在於亞馬遜雲科技在人工領域的長期佈局。儲瑞松介紹，亞馬遜雲科技將從基礎設施、數據、AI等多個維度，助力企業在AI時代加速業務創新。

這不是一項簡單的口號，來看一組數據信息：作為AI底座的基礎設施上，亞馬遜雲科技擁有覆蓋全球245個國家和地區的基礎設施，超過240項全功能的服務，同時還為客户提供包括自研AI芯片AmazonTrainium 在內的多種高性能芯片選擇，並提供配套的網絡和存儲解決方案。

有了這種基礎底座，亞馬遜雲科技的上層能力自然有了保證，在數據能力上，亞馬遜雲科技擁有助力企業打破數據孤島，統一治理異構數據的豐富經驗，因此，基於數據的業務洞察是其核心競爭力。

而在AI層面，亞馬遜雲科技致力於為客户提供領先的模型和簡單易用、功能完善強大的工具，早已經是業界中的頭部玩家，技術沉澱和口碑均是企業選擇亞馬遜雲科技的重要原因。

而在本次亞馬遜雲科技中國峯會上，亞馬遜雲科技為中國市場所準備的禮物更有前瞻性。據儲瑞松介紹，在中國的兩大核心業務包括助力中國企業拓展全球業務，以及依託自身優勢支持本地企業及跨國企業利用亞馬遜雲科技中國區域（在中國大陸，光環新網運營北京區域、西雲數據運營寧夏區域）的雲服務驅動業務增長和AI創新。

為了讓企業快速實現AI前沿創新，亞馬遜雲科技甚至在峯會中就推出了中國區域客户Agentic AI實踐指南，頗有隻爭朝夕的姿態。

不管怎麼説，亞馬遜雲科技一系列準備下，看得出對Agentic AI充滿信心，下一步就要看企業如何來應用了。

企業擁抱Agentic AI之前 還要做幾件事

為了讓Agentic AI不止於看上去很美，企業還要明確自身是否有足夠的能力駕馭這一AI新貴。

第一點，老生常談，企業必須足夠熟悉自己的業務場景，這幾乎決定了引入Agentic AI後是否能夠成功。一個文不對題的需求對企業應用人工智能來説是災難性的，而實踐經驗告訴我們，這種災難常常發生。

第二點，就是重視數據價值。沒有數據來源，一切都是空談，而數據的收集整理，既是像亞馬遜雲科技這樣的AI廠商的事情，更是企業自身對業務的認知沉澱，正如峯會上亞馬遜雲科技的觀點：在AI時代，企業獨有的、能給企業帶來差異化價值的是數據，這也是很多企業最重要的戰略資產。

企業數據是否AI就緒是決定企業AI應用水平天花板的重要因素。數據決定一家企業未來Agentic AI“數字員工”的視野高度、能力範疇、決策水平和執行效果。

第三，是企業的基礎設施是否做好了準備。儲瑞松認為，在Agentic AI時代，企業上雲的關鍵是選擇一朵對的雲，而延伸出來的則有四大影響因素：第一，安全性，這是底線；第二，穩定可靠，因為雲會成為未來Agentic AI“數字員工”的工作場所，雲的穩定可靠將給企業的Agentic AI “數字員工”提供一個好的工作場所。第三，靈活性，若要很好地支持企業的全球業務拓展，雲需要提供大環境不確定性下靈活應對的確定性。第四，技術領先性，AI發展日新月異，雲需要與時俱進，才能很好地支持企業的AI創新。

這樣看來，企業引入Agentic AI確實有多方面的要求，但是面對Agentic AI帶來的價值創造，一切準備都是值得的，同時，企業選擇像亞馬遜雲科技這樣一位在Agentic AI領域深耕多年，又能長期陪伴的合作伙伴，也不失為一個業務創新的捷徑，畢竟，亞馬遜雲科技助力企業在AI時代加速業務創新的願景從未改變，多年持續支撐企業業務場景的探索下，建立起來在合作緊密的夥伴關係，也證明了亞馬遜雲科技AI生態的能力。

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