大模型逐渐退居幕后，AI Agent（智能体）加速走向前台，AI产业发展正迎来又一大重要时刻。
智能体之所以备受市场关注，是因为它是一种具备自主性、环境感知能力和持续学习能力的人工智能系统，通过与环境互动收集数据，独立规划任务路径、调用工具并执行决策，最终在无需人工干预的情况下实现预设目标。Market.us就显示，至2033年全球AI Agent市场规模有望超过1300亿美元，2023-2033年复合增长率约为43.9%，市场应用前景广阔。
不过，Agentic AI技术的爆发，带来广阔的市场机遇的同时，亦给企业带来管理和技术层面的双重挑战。那么，企业应该如何迎接Agentic AI时代的到来？企业又应该在基础设施、数据和AI等维度做好准备？
对此，亚马逊云科技带来了它的答案。在亚马逊云科技中国峰会2025上，亚马逊云科技详细介绍了在AI领域的洞察、实践与进展，并详细介绍了Agentic AI在管理、技术上的应对策略。
正如亚马逊全球副总裁、亚马逊云科技大中华区总裁储瑞松在峰会上所言：“AI发展已来到一个拐点，正处于Agentic AI爆发的前夜，企业有机会借此大幅度提升客户体验、革新商业模式、获取高额价值回报，同时提升运营效率、降低成本。亚马逊云科技致力于利用全球领先的云和AI技术、安全合规的能力和实践、丰富的行业解决方案、以及广泛的合作伙伴网络，并始终秉承客户至尚的服务精神，助力企业在AI时代加速业务创新。”
Agentic AI时代，企业需要做好三个技术准备
相比于大模型，智能体具备极强的工具属性。Agentic时代的到来，不仅仅是AI技术持续迭代的结果，更是生产关系、生产力等再一次跃迁。麦肯锡预估，至2030年，生成式人工智能将自动化30%的工作时段，Agentic AI已然成为大势所趋。
可以说，Agentic AI技术未来将深刻影响到每一家组织、企业和个人。业界普遍认为，2025年将是智能体的元年。那么，企业如何在技术层面为Agentic AI做好准备？这既是所有企业都关心的核心议题，也是产业界的一道必答题。
对此，储瑞松表示，企业若要最大化Agentic AI 可给自身带来的价值创造，应做好三大技术准备：第一，需要统一的AI就绪的基础设施；第二，需要聚合并治理过的AI就绪的数据；第三，需要明确的策略和快速高效的执行。
具体来看，企业首先需要统一的AI就绪的基础设施。这其中，关键是从安全性、稳定可靠、灵活性、技术领先性等方面考量来选择一朵对的云。
例如，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；因此，云的稳定可靠对于Agentic AI的应用至关重要。
储瑞松直言：“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。企业选择云服务，除了需要考虑否以云为主业、是否有合理的营利性能支持长期、高强度投入，未来还能保持领先。”
第二，企业也需要聚合且治理过的AI就绪的数据。在AI时代，企业独有的、能给企业带来差异化价值的是数据，这也是很多企业最重要的战略资产。企业数据是否AI就绪是决定企业AI应用水平天花板的重要因素。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。
众所周知，企业Agentic AI“数字员工” 作为一个整体，所需的数据有没有、能不能被访问、质量是否高，决定了它们能给企业创造价值的多少。所以，要最大化Agentic AI 能给企业带来的价值创造，企业必须打破数据孤岛，有效聚合和治理数据。Agentic AI“数字员工”是仅仅能帮助个别人、个别团队，还是大的部门、乃至整个企业，取决于数据是否是企业级、以及是否经过聚合和治理。
最后，要实现Agentic AI价值创造，企业还需要有明确的策略并快速高效地执行。企业需要对Agentic AI价值创造有客观的预期：短期不要有过高不切实际的期望，但长期一定不能低估它将会对各行各业带来的影响。
储瑞松直言，企业还要选择合适的合作伙伴和技术栈，主流、开放、安全、可持续且深刻理解企业业务、能长期陪伴的合作伙伴很重要；另外，技术栈也需要能支持Agentic AI开发的主要模式，如workflow、 graph、swarm等,在明确的策略下快速高效的执行非常重要。
事实上，为了帮助各个企业全面拥抱Agentic AI时代，亚马逊云科技推出中国区域客户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。
与Agentic AI共舞，亚马逊云科技助力企业做好准备
随着大模型能力的持续进化，模型上下文协议（MCP）及智能体间（A2A）协议加速发展，推理成本的持续下降，以及开发工具 、数据接口逐步就绪，Agentic AI的超级浪潮已然加速到来。
那么，针对Agentic AI的超级浪潮，亚马逊云科技有哪些洞察、实践？亚马逊云科技又是如何在产品层面帮助企业应对各项Agentic挑战，实现与Agentic AI共舞？
对此，亚马逊云科技全球技术总经理Shaown Nandi介绍：“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同样已从小规模的突破，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。”
事实上，哪怕是在智能体元年，AI Agent的数量和场景也呈现出爆炸性增长的趋势，涌现出像Manus、DIfy等一批创新企业，越来越多创新公司尝试“AI Agent+MCP”来帮助企业解决复杂问题。
在Shaown Nandi看来，未来企业会从谨慎探索加速转向广泛应用，而亚马逊云科技在模型能力、准确性、经济性与安全性等方面持续创新，将帮助企业做好迎接Agentic AI超级浪潮的准备。
具体来看，亚马逊云科技的核心思路有两条：首先，亚马逊云科技自身会开发一部分专有Agent；另外， 亚马逊云科技会提供充分且完善的Agent构建工具给企业，帮助企业能够快速开发和应用Agent。
首先在专有Agent方面，亚马逊云科技开发的Agent会聚焦在自身具备深厚专长的领域。例如，Amazon Transform就是代表，通过专用的AI Agents减轻并自动执行包括VMware、Mainframe大型机应用、和.NET工作负载的复杂迁移与云原生现代化任务，提速最高达4倍。
“亚马逊云科技的策略是让企业在市场中有更多Agent和大模型的选择。如果客户有时发现Agent市场有某个空白，希望亚马逊云科技来做，亚马逊云科技也会考虑。”Shaown Nandi如是说。
其次，亚马逊云科技也在大模型应用和Agent构建方面提供了目前市场中最为全面且强大的产品工具组合，以方便企业能够快速开发与应用Agent。以Amazon Bedrock为例，目前广泛支持主流大模型的接入，统一的API入口大幅简化了开发者调用、开发等工作；另外，Strands Agents是一个开源工具，仅需编写数行代码，Strands Agents就让开发者轻松构建AI Agents。
Shaown Nandi表示，随着Agent的发展，未来可能看到“调度型Agent”（orchestration agents），它们不只是按性能调用模型，还能根据成本或价格动态选择模型，从而进一步降低整体推理成本。
IDC中国研究总监卢言霞则表示，亚马逊云科技展示面向生成式AI与Agent全面的产品能力，包括数据与AI融合、Data for AI 方向的领先实践，显示出亚马逊云科技在生成式AI以及Agent领域的大力投入及领先实践。
未来已来，亚马逊云科技这些洞察值得关注
毫无疑问，随着Agentic AI的快速发展，Agentic AI将重塑企业的应用场景、业务流程和管理模式，将深刻影响到应用开发、知识型工作、客户体验等方方面面。
那么，Agentic AI在未来几年的重要趋势都有哪些？
对此，亚马逊云科技中国区方案架构总经理代闻则认为，Agentic AI有三个重要的核心趋势，将会给产业界带来一系列潜在的影响。
其一、大模型的更新与迭代正在从过去关注功能转向更加强调应用场景的结合，像Claude 4的发布，就融入了Manus、Cursor等对初创公司的应用反馈，明显更加强调应用长江段额重要性。
其二、Multi-Agent让多模型混合使用成为常态，随着智能体的大量涌现，以及MCP、A2A等协议走向成熟，Multi-Agent将真正打开多模型混合使用的大门，越来越多企业会选择多种模型混合使用来实现业务场景的目标。
其三、重新定义交互内容和能力边界。在Agent里面，Text将会是一个双向交互的协议，而不是简单的内容资料。
综合观察，解锁生成式AI的潜力正在成为一个时代命题。亚马逊云科技作为全球领先的云服务厂商，正在积极从基础设施、数据、AI等多个层面布局，以安全、稳定、可信赖的云服务，加速企业的数字化转型和创新，帮助企业拥抱Agentic AI的超级浪潮。
