行业核心矛盾与共识 - 2025年AI产业规模扩大但未能100%转化为实际效用和价值，消费端和企业端的应用效率及回报均落后于市场超高期待[2] - AI产品范式在企业场景下应用效率低下，用户需花费大量时间精力构建应用、进行效果评估、安全审查和上下文同步，成本可能高于原有工作流程[2] - 行业共识认为，AI需从“技术奇迹”转变为提供实际业务价值的实用工具，关键在于以低成本、可控、规模化的方式在生产环境中部署和使用模型，当前应用堵点在于“工程化能力”而非“智能能力”[2] AI应用新范式：智能体 - 提升AI应用核心效率的焦点是改变应用范式，利用智能体技术实现自动化部署，以解决企业效率低下痛点[4] - 智能体是基于大模型构建的行为框架，能形成感知、思考、决策、执行、反馈的完整循环，自动化完成多步骤复杂任务，区别于单一问答的初始LLM产品[4] - 智能体能解决用户根本痛点：无需花费大量精力调整提示词和验证输出结果，从而简化并自动化企业场景中繁琐的工作流程[4] - 以电商客服系统为例，训练智能体只需提供已有商品数据库和客服记录，智能体可自主建立回复经验与模式，降低部署成本[5] - 智能体被比喻为需要培育的“小孩”，企业需保障其安全健康并传授经验，而非事无巨细地管理[5] - 智能体具备自主寻求宏观目标、弹性扩展、独立运行、执行多任务、长时间连续工作及跨智能体分布式协同的能力，旨在减轻用户负担[5] 前沿智能体应用案例 - Kiro自主智能体：主要面向软件开发，能自主解决切换任务时重建上下文、手动协调代码库变更、整合分散非结构化信息等问题，在多次会话间保持上下文连贯与用户习惯记忆，并通过建议和拉取请求确保用户拥有代码并入决策权[6] - Amazon DevOps智能体：针对运维场景实现自动化和主动优化，解决定位问题困难、解决耗时长、损失信任等问题，通过分析历史时间模式，将被动修补转变为主动优化的运维体系[8] - Amazon Security智能体：将深度安全知识嵌入开发全生命周期，以预防AI生成代码的安全和合规风险[8] - 这些垂直场景的智能体预示了更广阔的企业应用趋势：将企业流程、经验转化为AI知识，并通过智能体按需自动应用于工作流程，提升AI与企业运行的贴合度与效率[8] 平台级支撑：AI操作系统 - 为确保智能体的灵活可用性、安全性、效率可评估优化及可继承维护性，需要一套平台级架构支撑[9] - Amazon Bedrock平台保持开放，为用户提供广泛模型选择与低适配门槛，支持导入和管理不同大模型，2025年新增对Kimi、MiniMax的支持[9] - Amazon Bedrock不仅是AI模型的调度系统，还能让智能体匹配企业结构或非结构化数据、权限系统，并设置全局安全合规策略以进行评估监控，充当智能体的“安全围栏”和管理上级[9] - 智能体“可执行动作”的特性是其效率根源，但也带来调用API错误、数据修改错误、越权访问等风险，因此需在其之上设置更高的安全策略、权限系统和自动评估系统[10] - Amazon Bedrock AgentCore提供完整的智能体构建工具，其重要更新包括“策略”功能（将企业规范、合规自动注入工作流）和“评估”功能（在切换或升级模型时自动评估质量并捕捉下降问题）[10] - 亚马逊云科技从基础架构、模型、数据、工具等多层面为AI智能体提供运行支撑，确保算力可负担可扩展、模型选择充分、AI可理解企业知识并读取专有数据、以及AI可信任可治理[12] - 理想中的“AI操作系统”如同汽车协作运转：算力是燃料，模型是发动机，Amazon Bedrock是动力总成，智能体是控制系统，共同使AI从工具转变为企业组织能力的一部分，帮助企业释放价值[12] - AI的未来在于从“功能”变为企业“协作者”，其优势将源于企业独有的数据和流程知识[12]