#亚马逊云科技中国峰会##企业生产级智能体开发指南##AgenticAI爆发拐点##模型能力与工程体系飞轮效应# 【马逊全球副总裁、亚马逊云科技亚太区联席总裁储瑞松：Agentic AI正迈过爆发拐点】 经济观察网 6月23日，亚马逊云科技中国峰会在上海召开。期间，亚马逊云科技正式发布《企业生产级智能体开发指南白皮书》。
亚马逊全球副总裁、亚马逊云科技亚太区联席总裁储瑞松指出，“当今，模型能力的持续正推动Agentic AI迈过爆发拐点。”他强调，模型能力的不断提升和Agentic工程体系的日益成熟，两者形成了一个相互促进的飞轮。一方面，模型能力在你追我赶、交替领先中持续突破，从推理能力、代码生成到多模态理解，模型的智力水平不断跨越新的门槛。另一方面，基于模型能力的Agentic工程体系正在快速成熟。随着这一飞轮的正式启动与加速旋转，从而推动了 Agentic AI 爆发拐点的到来。
伴随生成式 AI 技术的持续迭代，Agent的应用探索正迎来全新阶段。一方面，大模型在推理能力、代码生成及多模态理解上持续突破，智力水平不断跨越新的门槛；另一方面，将模型能力转化为可稳定交付业务结果的涵盖提示词工程(Prompt Engineering)、上下文工程(Context Engineering)和驾驭工程(Harness Engineering)的Agent体系化工程能力也正快速成熟。而这些工程实践的成熟，又反过来向模型厂商提供真实世界的反馈，明确了场景需求与边界突破的方向，从而共同推动了 Agentic AI 爆发拐点的到来。
面对层出不穷、令人目不暇接的 AI 创新，企业需要一张清晰AI全景地图来明确自身需求。为此，亚马逊云科技绘制了一个AI的五层技术栈地图，全面覆盖从AI基础设施到Agent应用五大层面，同时以安全、效果、性能、成本四大维度贯穿各层，助力企业通过AI获得可衡量的业务成果。
为帮助企业把握这一机遇。亚马逊云科技提供从AI基础设施、模型、数据和知识、Agentic平台到Agent应用的完整 Agentic AI 技术栈，赋能企业实现可衡量的业务产出。
储瑞松强调，所有五层技术栈的存在，最终都是为了最顶端的业务产出服务。真正决定 Agentic 项目成败的唯一标尺，是可衡量的业务产出。企业必须量化Agents带来的业务价值，无论是任务完成吞吐量、产出质量、每任务成本、交付周期，还是人力等效、客户满意度与营收增长等偏宏观的指标。
作为全球云计算的引领者，亚马逊云科技依托在数据领域二十年的积累，其开放式数据架构可实现数据一次写入、处处可用；卓越数据底座兼具极致性能与经济性，可使向量存储成本降低高达 90%；可信数据能力则确保从数据、模型到Agent的端到端统一治理。
亚马逊云科技覆盖全球的基础设施，具备安全可信、稳定可靠与高效经济三大特征。此外，根据不同的需求和场景，亚马逊云科技为企业提供三种应用Agentic AI 产品和服务解决业务挑战、创造价值的路径。企业可以直接采购亚马逊云科技既有的Agent服务，也可以基于亚马逊云科技的全栈AI能力构建定制化的Agent，同时还可以通过合作伙伴渠道获得更多样化的方案。
对于想要开启智能体项目的企业，储瑞松给出了两点的建议。第一是选择合适的 Agentic场景。起始场景无需过于复杂，但需要对企业有切实的价值。该场景应具备明确的起点、终点和业务目标，需要智能体在多个系统和工具之间进行选择和判断，拥有可衡量的成功标准，并具备安全的失败模式，确保万一执行出错不会造成不可逆的后果。第二是明确智能体的边界，理清智能体的自主程度、管辖范围以及人机协作的审核分工。一个实用的方法是如同为新员工撰写工作岗位描述一样去定义智能体，明确其职责、交付标准与出错预案，并将其与业务 KPI 直接关联，从而在第一天起就能衡量其价值。在此基础上，企业便可以开启并成功上线第一个业务工作流进而积累经验并开启更多的Agentic AI工作流。