文章核心观点 - 2025年AI产业面临的核心矛盾是产业规模扩大未能充分转化为实际业务效用，企业端应用效率落后于市场期待[2] - AI应用的主要堵点从“智能能力”转向“工程化能力”，行业共识是AI需从“技术奇迹”转变为提供实际业务价值的实用工具[2] - 亚马逊云科技提出以Agent作为企业AI应用第一范式，并通过构建“AI操作系统”平台解决Agent的灵活性、安全性和效率评估问题[3][10][12] AI产业现状与挑战 - AI产品范式具有极简的端到端输入输出内核，但在企业场景下用户需花费大量时间构建应用、进行效果评估和安全审查，成本可能高于原有工作流程[2] - 企业难以利用AI提升效益的关键在于需要投入大量成本部署工作流程并对AI进行持续调整[5] Agent作为解决方案 - Agent是基于大模型的自动化行为框架，能形成感知、思考、决策、执行、反馈的完整循环，完成多步骤复杂任务[5] - Agent能解决用户不知如何编写准确prompt和验证输出结果的痛点，简化甚至自动化繁琐流程[5] - 亚马逊云科技将AI Agent比作需要培育的“小孩”，企业需保证其安全健康并传授经验，而非事无巨细管理[6] - 亚马逊云科技发布三大前沿Agent：Kiro自主Agent面向软件开发，能保持跨会话上下文连贯和用户需求记忆[7]；Amazon Security Agent将深度安全知识嵌入开发全生命周期[9]；Amazon DevOps Agent实现运维自动化和主动优化，分析历史时间模式转变运维体系[9] AI操作系统平台支撑 - Amazon Bedrock平台保持开放性，支持导入管理不同大模型并新增对Kimi、MiniMax的支持，提供最广选择面和最低适配门槛[12] - Amazon Bedrock让Agent匹配企业结构化和非结构化数据、权限系统，并设置全局安全合规策略进行评估监控，既是模型调度系统也是Agent安全围栏[12] - Amazon Bedrock AgentCore提供完整构建Agent工具，其“策略”功能将企业规范合规自动注入工作流，“评估”功能在模型切换升级时自动评估质量[13] - 亚马逊云科技从基础架构、模型、数据、工具等多层面为AI Agent提供运行支撑，确保算力可负担可扩展、模型有充分选择、AI可信任可治理[15] 未来展望 - 理想“AI操作系统”需算力作为燃料、模型作为发动机、Amazon Bedrock作为动力总成、Agent作为控制系统，协作运转使AI成为企业组织能力一部分[15] - AI要从“功能”变成企业“协作者”，其优势将来自企业独有的数据和流程知识[15]