企业AI部署的核心矛盾 - 未来脱颖而出的企业是对变化反应最快的企业，而非对趋势预判最准确的企业 [1] - 全球企业累计投入数千亿美元进行AI探索，但如何将技术潜力转化为真实生产力成为核心矛盾 [1] - 尽管企业尝试AI代理，但基础设施限制、安全隐患和运营复杂性阻碍大规模部署 [1] Amazon Bedrock AgentCore的定位与功能 - 亚马逊云科技发布全栈式智能体系统Amazon Bedrock AgentCore，瞄准企业从试点项目转向生产部署的需求 [3] - AgentCore由七大核心模块构建，覆盖agent构建、运行、调用、记忆、交互和治理等关键环节 [4] - 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 [4] - AgentCore Identity实现细粒度权限控制，让AI操作可审计、可追溯 [4] - AgentCore Browser Tool通过云端浏览器完成网页操作，摆脱本地环境限制 [4] - AgentCore Code Interpreter构筑安全沙箱，隔离高风险代码执行 [4] AgentCore的意义与价值 - AgentCore提供企业构建agent系统所需的一整套通用能力底座，而非具体agent应用 [5] - 过去企业需自行解决代码执行、权限控制、工具接入等工程问题，复杂且容易出错 [5] - AgentCore解决了这些非AI但不可缺的工程问题，直接影响agent是否能上线生产环境 [5] 智能体规模化的挑战与解决方案 - 传统架构下，数据存储成本与智能体效能呈指数级矛盾，例如向量数据库成本飙升几十倍 [6] - Amazon S3 Vectors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 [6] - 企业可以更低成本存储更大规模的业务知识图谱，赋予agent更长的记忆和更强的推理能力 [6] 智能体的智力本地化与生态协同 - Amazon Nova模型定制服务解决智能体的"智力本地化"需求，企业可注入行业术语和内部流程 [7] - 亚马逊云科技Marketplace新增"AI Agents与工具"分类，支持一键获取、按需部署各类agent与配套工具 [8] - 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 [9] 亚马逊云科技的业务布局逻辑 - 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 [10] - 到2027年，超过一半的首席数据与分析官将为数据素养和AI素养项目争取专项预算 [10] - 80%企业将"智能体能力"纳入采购标准，但仅15%要求独立产品 [10]