中国经济时报记者 段树军

　　在日前举行的亚马逊云科技2025年纽约峰会上，亚马逊云科技正式发布Amazon Bedrock AgentCore，这是业内首个专为大规模部署和运行AI agents而打造的底层能力体系。

　　标准化解决agent落地“最后一公里”

　　过去企业在构建AI agents时，常常要从零搭建运行环境、管理上下文记忆、处理权限控制、设计工具接入方式，这不仅工程复杂，还缺乏统一标准。

　　AgentCore的目标正是“把这些通用又繁重的部分标准化、产品化”，让开发者专注于业务逻辑本身，而不必耗力在基础设施上。

　　据了解，AgentCore是一套面向agent部署与运行所需基础能力的组合式系统，围绕七大核心功能构建。包括支持长时间运行与多框架兼容的AgentCore Runtime、具备短期与长期记忆管理能力的AgentCore Memory、实现统一身份控制的AgentCore Identity、连接各类API与工具的AgentCore Gateway、支持网页交互的AgentCore Browser Tool、用于安全执行代码的AgentCore Code Interpreter，以及提供实时监控与行为可视化的AgentCore Observability，全面覆盖agent从开发到上线所需的系统能力。

　　AgentCore最重要的意义在于：它不是提供某一个具体agent应用，而是提供企业构建agent系统所需的一整套通用能力底座。过去企业要构建agent，需要自行解决代码执行、权限控制、工具接入、状态监控等一系列“非AI但不可缺”的工程问题。这些工作复杂、重复且容易出错，直接影响agent是否能上线生产。

　　正如亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建所说：“agent的能力并不是靠一个大模型就能实现的，它需要有执行环境、有工具接入、有上下文记忆、有安全机制、有观测能力。这些通用能力，过去没人系统地打包交付。”

　　企业如何构建AI agent系统

　　在企业开始使用AgentCore构建agent系统后，另一个更根本的问题随之浮现：为什么AgentCore要包含这七大模块？这些能力的选择背后有没有一套统一的逻辑？

　　为了回应这些核心问题，也为了帮助企业建立更系统的方法论框架，亚马逊云科技在此次发布中提出了构建AI agent系统的四项原则。

　　以敏捷为核心竞争力。agent系统的发展节奏远快于传统IT系统，企业必须具备快速切换模型、工具、框架的能力。亚马逊云科技强调开放架构和多模型支持，确保客户在技术路径变化时仍具备可持续性。

　　重塑面向agent时代的基础能力。agent不是简单的聊天工具，它跨系统执行任务、调动资源、作出决策，必须具备安全、身份管理、可观测性等底层能力。AgentCore就是对这些能力的系统重构。

　　以模型选择与数据优势实现卓越成效。agent效果的关键在于模型与数据的协同。亚马逊云科技既提供Nova等多种模型的选择权，也通过S3 Vectors等服务帮助企业构建自己的专属知识语境。

　　部署真正改变体验的解决方案。技术最终要服务业务，亚马逊云科技提供如Kiro、Transform等可直接部署的agent解决方案，帮助客户从实验阶段走向业务交付，将AI能力转化为用户体验与生产力提升。

　　对企业来说，这套原则提供了一张行动蓝图。从架构怎么搭、服务怎么选，到数据怎么管理、业务怎么落地，帮助企业从技术决策走向结果实现。

　　正如亚马逊云科技Agentic AI副总裁Swami Sivasubramanian所言：“未来脱颖而出的企业，并非那些对趋势预判最准确的企业，而是那些对变化反应最快的企业。”Agent的真正价值，不在于技术突破，而在于能否形成可持续的系统能力，支撑企业不断应对变化与增长。