如何將AI（人工智慧）能力轉化為可穩定交付的業務結果，已經成為雲計算巨頭與企業共同面對的重要命題。

6月23日，在2026年亞馬遜雲科技中國峰會上，“Agentic AI（智能體AI）”成為全場的討論焦點。亞馬遜全球副總裁、亞馬遜雲科技亞太區聯席總裁儲瑞松在主題演講中指出，Agentic AI爆發的拐點已然來臨，其背後是模型能力的不斷提升和Agentic工程體系的日益成熟，兩者形成了一個相互促進的飛輪。

一方面，從推理能力、代碼生成到多模態理解，模型的智力水準不斷跨越新的門檻；另一方面，基於模型能力的Agentic工程體系正在快速成熟。最近半年，側重於圍繞模型搭建穩定執行框架的駕馭工程（Harness Engineering）成為焦點，是讓模型“可靠地把事情做完”的關鍵。

儲瑞松表示，AI Agent正逐步成為新一代生產關係的主體之一。過去的技術主要扮演工具角色，人類是唯一的生產主體；而在Agentic AI時代，人類將與AI Agent協同，共同完成生產和價值創造。

當前，大模型正經曆從“對話助手”向“生產力工具”的範式轉移，Agentic AI不僅是技術創新，更是業務變革。為助力企業加速Agentic業務轉型，亞馬遜雲科技提供從AI基礎設施、模型、數據與知識、Agentic平臺到Agent應用五層技術棧的全棧AI服務。

據介紹，目前，包括小鵬汽車、影石Insta360、月之暗面Kimi以及獵豹移動等企業，均已依託亞馬遜雲科技的技術棧加速Agentic AI應用落地。峰會上，亞馬遜雲科技還正式發佈《企業生產級智能體開發指南白皮書》，詳細闡述了評估驅動的Agent開發生命週期的具體實踐步驟。

在模型層，亞馬遜雲科技強調了其中立性戰略。儲瑞松將模型比作不同崗位的“人才”，建議企業應根據智力水準、速度和成本的實際需求，選擇最合適的模型，“切忌自我設限，不要鎖死在單一供應商的模型上”。

如果說大模型負責提供“智力”，那麼，企業的私有數據則是構建商業壁壘的核心要素。在接受包括澎湃新聞在內的媒體採訪時，亞馬遜雲科技資料庫服務副總裁Ganapathy (G2) Krishnamoorthy強調，企業應用AI的最終差異化正是來自數據本身。如何安全、無縫地解鎖企業現存的所有數據，並將其喂給AI智能體，是當前技術落地的一大挑戰。

在平臺層，G2指出，從POC（概念驗證）走向規模化生產，關鍵在於解決許可權、審計、安全和可追溯性等“底層髒活累活”。通過其Bedrock AgentCore框架，企業可以在統一介面配置IAM策略，確保智能體在跨系統執行多項操作時，具備硬體級的物理隔離與端到端的統一治理。

G2認為，只有將各種類型的資料庫、知識圖譜以及企業歷史沉澱的數據無縫集成到智能體框架中，AI專案才能真正從實驗走向生產線。

來源：中國澎湃新聞