作者：周雅
作者｜周雅
AI技术狂热之后，大家当然更关心应用落地。
就在今年的亚马逊云科技中国峰会，有个议题贯穿了所有讨论，那就是“Agentic AI”。在峰会开场，亚马逊全球副总裁、亚马逊云科技大中华区总裁储瑞松抛出一个判断：“过去一年，机器智能已经爆发了，如今AI的发展又来到了一个拐点，我们正处在Agentic AI爆发的前夜。”
储瑞松的判断有理有据，他指出：历史上，蒸汽机的出现，放大和解放了人和动物的肌肉力量，通过在纺织、交通、采矿和冶炼等领域的应用带来了工业革命；而现在，机器智能的爆发，则放大和解放了人的大脑智力，其应用也将带来下一场革命：Agentic AI的革命。
数据也在支撑这个观点：在过去一年，大模型的能力在各个维度都实现了跨越式发展，就连在2025年1月推出的HLE — Humanity’s Last Exam上，模型正确率也从刚开始的个位数，迅速发展到如今已经超过20%。
亚马逊全球副总裁、亚马逊云科技大中华区总裁储瑞松
Agentic AI的本质是什么？
我们先不谈概念，直击Agentic AI的本质。
如果说过去一年我们所熟知的生成式AI，是解决了“我说AI写”、“我问AI答”的问题，那么Agentic AI，用储瑞松的解释来说，就是实现了“我说AI做”。这意味着，AI不再是一个被动的工具，而是一个能够理解复杂意图、自主规划步骤、调用多种工具、并最终完成任务的“数字员工”。
这听起来似乎有点抽象，但在峰会的展区，我看到了它最具体的呈现：
· 在游戏行业展台，开发者用一句自然语言——“给我创建一个带有爆炸效果的宝箱”，Amazon Q Developer便能自动编写代码、调用游戏引擎API，在几秒钟内生成一个功能完备的游戏原型。这背后，是模型上下文协议（MCP）技术，让AI像一个资深程序员一样，读懂了整个项目的“上下文”，并直接动手干活。
· 在汽车行业展台，面对海量的路采视频，过去需要工程师耗费数周时间进行人工标注，而现在，基于多模态大模型的Agent，能够自动分析视频内容，精准识别并标注出“雨天夜晚的十字路口，有行人闯红灯”这样的复杂场景，极大地加速了高阶辅助驾驶模型的研发迭代。
· 在零售行业展台，亚马逊云科技更是直接将自家的王牌产品Amazon Rufus背后的逻辑，打造成了一套可供所有零售商使用的解决方案。这个AI导购Agent，能理解“我想给喜欢户外运动的父亲买一个生日礼物，预算在500元左右”这样模糊而复杂的需求，然后自主地去检索商品库、分析用户评论、对比产品参数，最终给出一份个性化的购物清单。
这些鲜活的案例，在储瑞松看来，共同指向了Agentic AI爆发的几个关键催化剂：
其一，大模型能力高速提升。其二，模型上下文（MCP）和智能体到智能体（A2A）两大协议，也极大地简化了智能体与外部工具的交互及智能体间的协作。其三，推理成本的降低。斯坦福大学2025年人工智能报告指出，过去两年推理成本下降了约280倍，这让Agentic AI应用的规模化部署成为可能。其四，Strands Agents 、Amazon Q等工具的涌现，简化智能体开发流程。其五，由于企业此前在数字化方面的投入，让很多场景里数据和应用的API都已经就绪，可供AI 智能体使用。
亚马逊云科技全球技术总经理Shaown Nandi用了一个绝妙的比喻来形容这一刻：“AI技术的发展恰如巨型海浪的形成：看似平静的涟漪在特定条件下也可演变为高达30米的巨浪，生成式AI和Agentic AI同样发展成当今的超级浪潮。而这一转变主要由不断创新的模型、海量可用数据及强大计算能力的融合所驱动。随着企业从谨慎探索转向广泛应用，以及亚马逊云科技等领先科技公司在模型能力、准确性、经济性与安全性等方面持续创新，这股AI超级巨浪正在重塑全球各个行业。”
亚马逊云科技全球技术总经理Shaown Nandi
是的，我们正处在这股巨浪的中心，而那些仅仅将AI视为“聊天机器人”或“写作助手”的企业，恐怕很快就会被这股浪潮无情地拍在沙滩上。
企业如何拥抱Agentic AI？
当“我说AI做”成为现实，一个更严峻的问题摆在了所有企业面前：如何才能真正驾驭这些“数字员工”，而不是被它们所淘汰？
答案，远比选择一个模型或一个平台要复杂得多。因为这不是一个单纯的技术选型问题，而是一项涉及管理与技术的系统性工程。
在峰会上，储瑞松给出了企业实现Agentic AI价值创造的“三大技术准备”，这在我看来，更像是一份写给所有CEO的“AI时代生存指南”：
第一，你需要一朵“对的云”——一个AI就绪的统一基础设施。
?这听起来像是云厂商的广告语，但储瑞松的解读却切中了要害。他强调，云在Agentic AI时代，是“数字员工”的工作场所，其重要性被提到了前所未有的高度。企业选择云，必须考量四大要素：
第一，安全性。这是底线，无需多言。第二，稳定可靠。“云会成为未来Agentic AI“数字员工”的工作场所，云的稳定可靠将给企业的Agentic AI “数字员工”提供一个好的工作场所”。第三，灵活性。“若要很好地支持企业的全球业务拓展，云需要提供大环境不确定性下灵活应对的确定性。”第四，技术领先性。“AI发展日新月异，云需要与时俱进，才能很好地支持企业的AI创新。”
这实际上是在提醒企业，选择云，已经从过去单纯的成本考量，转变为对未来核心生产力平台的一次战略性投资。
第二，你需要一盘“好菜”——聚合且治理过的AI就绪的数据。
?如果说云是厨房，AI模型是厨师，那么数据就是食材。再厉害的厨师，面对一堆杂乱无章、质量堪忧的食材，也做不出米其林大餐。储瑞松直言不讳：“数据决定一家企业未来Agentic AI‘数字员工’的视野高度、能力范畴、决策水平和执行效果。”
企业必须打破内部的数据孤岛，对异构数据进行统一的治理。否则，你的“数字员工”就只能是个别部门的“私人助理”，而无法成为驱动整个企业变革的“战略大脑”。
第三，你需要一张“作战地图”——明确的策略和快速高效的执行。?
这一点，最考验企业的战略定力和执行力。储瑞松给出了两条极具现实意义的建议：
• 客观预期：“短期不要有过高不切实际的期望，但是长期一定不能低估它将会对各行各业带来的影响。这个长期说的不是10年，而是1到2年。”这简直是对当前AI泡沫的一剂清醒剂！• 快速迭代：“能快速实践Agentic AI应用、并及时总结经验、迭代提升、推广复制的企业，将有可能更早地从中获益、并叠加膨胀获益，从先人一步发展成为持续领先。”
这三大准备，环环相扣，构成了一个“铁三角”。而亚马逊云科技的角色，正是为这个“铁三角”提供全方位的支撑。从自研的Trainium AI芯片，到覆盖全球的基础设施；从全面的大数据能力，到Amazon Bedrock、SageMaker等完善的AI开发工具。
Agentic AI的终极价值
那么，当企业做好了这一切准备，Agentic AI所能带来的终极价值，仅仅是提升效率、降低成本吗？
如果这么想，那就太小看这场革命了。
在峰会现场，我看到了具身机器人在Amazon IoT Core的控制下，实现了精准的语音交互与控制；看到了医疗行业的“智能医学内容生成中心”，正在加速新药的研发与上市；看到了长文本一键生成动画视频的解决方案，正在颠覆传统的内容创作流程。
这些固然是效率的巨大提升。但储瑞松在演讲中反复强调了一点：“Agentic AI时代，最令人兴奋的将是产品服务乃至商业模式的创新。”
他举了Uber、Airbnb、Netflix这些颠覆了传统行业的例子，并点名了Cursor、Perplexity等正在用AI创造新物种的初创公司。这背后传递出一个信号：Agentic AI最大的价值，在于创造全新的可能性，在于重塑人与世界交互的方式，在于催生前所未见的商业模式。
这或许才是这场革命最关键的部分，它将迫使每一个企业重新思考：“我的核心价值是什么？”“我为客户提供的体验是否可以被重塑？”“我所在的行业，是否会被AI驱动的模式所颠覆？”
为了迎接Agentic AI的爆发，亚马逊云科技认为，用一朵对的云对于企业来说变得尤为重要。 此次，亚马逊云科技还专门推出了“中国区域客户Agentic AI实践指南”，提供Agentic AI系统开发的参考架构和具体应用指导，让企业快速轻松地构建其Agentic AI应用。
当然，从过往经验来看，这是一朵果实累累的云，目前亚马逊云科技已经助力很多企业解锁生成式AI潜力：复星医药利用亚马逊云科技的生成式AI技术和智能医学内容生成中心解决方案，将临床试验报告的一致性检查效率提升70%。在零售电商领域，亚马逊云科技赋能安克创新利用AI创新智能产品，提升公司运作效率，营销领域20%以上的广告由AI全托管。消费电子企业TCL 不仅借助亚马逊云科技实现产品创新迭代，例如将生成式AI应用于艺术电视及内容出海等方面，提高产品品牌力和用户体验，盘活存量电视内容。独立软件开发商合合信息则借助亚马逊云科技构建了开源的AI Agent终端管理工具Chaterm.AI，助力开发者高效创新。
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