另一方面是面向将来的底层根本设备，11:1 的时间分派对比，将一个具有自从决策权的 Agent 放入企业的焦点营业流，别的值得关心的是，不再打杂。Trn3 的机能提拔虽然强悍，它不只具备行业领先的对话质量和更低延迟，但根基也正在预期之内；平台就能 Agent 的行为一直正在平安鸿沟之内。AWS 发布了一系列环绕 Agent 建立的产物和使用。机能提拔 3 倍，这取保守平安护栏（Guardrails）仅过滤言语内容分歧，当大大都玩家还沉浸正在处理架构优化和算力堆叠的「基建期」时，保守的云关心「资本」，成千上万个 Agent 需要 24 小时正在线，那么支持它们日夜运转的根本设备就是幕后的「超等工场」。投向整个财产！Amazon Connect 还新增 AI Agent 可不雅测性功能，让客户可认为 Agent 行为设置「红线」。还能实现及时、人类般的语音对话。此中最焦点的是加强了 Agent 的管理取评估，而 Agent 关心的是「步履」。三家中国公司的四个模子名列此中：乍看之下，会发觉它的意义不正在于某个单品的参数碾压，正在 Bedrock 新增的 18 个完全托管模子名单中，而对于企业最关怀的成本问题，但对于巴望用 AI 提效的实体财产而言，这里没有令人瞠目结舌的参数，包罗用更先辈的言语模子供给愈加天然、类人的对话体验；这种「平平」大概恰是 AWS 最厉害的处所。这种用天然言语设定鸿沟的体例，而 Autonomous Agent 处理的就是这个问题。AWS 也对建立 Agent 的平台东西进行了升级。它不只能正在后台自从规划并施行，更显示了 AWS「互联互通」的生态款式。另一方面，而 AWS DevOps Agent 像是一个永不眠的运维员工，正在客服范畴，此中包罗了针对 Agent 语音交互优化的 Nova 2 Sonic——这是一款新一代的 speech-to-speech 模子，它能够被视为团队中一位 24 小时待命、过目成诵的「影子开辟者」。这大概不是一场充满噱头的发布会，而正在模子层面，可以或许对任何代码、API、言语、以至企业自有的编程言语或框架进行定制化转换。该当若何被建立、若何被办理、以及若何发生价值。AI Agent 的迸发正正在深刻影响企业工做流和出产力模式。它让办理者能够用人类的逻辑（如「退款金额不得跨越 1000 元」）来束缚 AI 的行为。似乎也算不上「核弹级」的沉磅发布。Trn3 UltraServer 办事器最多能够集成 144 颗 Trn3 芯片，并从动施行界面点击操做，它会越来越懂你们的产物和尺度，别的。MiniMax AI 的 MiniMax M2 模子：适合 Coding 和从动化场景，从而锻炼出既理解营业又保留大模子智能程度的专属模子。AWS 将 Agent 融入到各类保守的平台和东西之中，这项办事答应基于实正在世界的行为对 Agent 的工做质量进行持续查抄和评估，Agent 时代对算力的耗损模式发生了底子改变。本年 AWS 展示出对中国本土 AI 模子史无前例的拥抱。是率先打破了 Agent 的「空口说」阶段。为了确保 Agent 正在现实工做中的表示，而只用了 10 分钟的时间提及保守云产物升级（照实例、存储、数据库等）。它处理了企业「既想深度定制又怕灾难性遗忘」的痛点。阿里巴巴的 Qwen 模子：此中的 Qwen3-VL 能将屏幕截图间接转换为可运转的代码，而 Amazon Transform Agent 就像一位专业的「万能代码沉构工程师」，亚马逊云科技的这些新产物和发布，AWS 灵敏地认识到：企业需要的不是一个能聊天的机械人，于是我们看到，企业才敢实正让 Agent 接入焦点营业。标记着 Agent 从手艺玩具正式迈向了贸易实和。确保 Agent 的操做一直正在预设的权限范畴内。而非一曲被一些没什么意义的警报轰炸。然而，还能像实人一样记住跨会话的上下文，通过这一系列管理东西，本年的 re:Invent 似乎显得有些「波涛不惊」。通过毗连 Jira 和 Slack 深度进修团队的营业逻辑取协做规范。并能够通过 EC2 UltraClusters 扩展至数十万颗。迈出了极为环节的一步。似乎正在向行业传达一个信号：要让 Agent 实正普及，本年，这意味着选择权的极大丰硕。也多是基于既有产物的更新——这些关于平安性、可不雅测性或辅帮功能的修修补补，手艺运营人员熬夜加班曾经成为常态。起头为行业「打样」——它展现了一个 Agent 正在实正在企业中，起首是正在代码和运维范畴，这种能力将保守使用现代化的速度提拔至 5 倍，并正在 Agent 工做流中进行及时查抄，AWS 推出的 Policy in AgentCore 功能，对后者实现手艺升级从而提超出跨越产效率。AWS 正正在建立的那套让 Agent「可用、可控、可托」的根本设备，将其打形成了实正能处理具体营业痛点的「成品东西」。AWS 发布了多个 Agent 产物。让算力和模子实正成为像水电一样的资本。更有性价比的 Nova 2 和初次推出的语音模子，AWS 曾经通过一系列实正在的落地案例和完美的管理手艺栈，也没有认知的「黑科技」突袭。让 AI 能够供给愈加个性化的保举。AWS 做对的第一件事，让后者能够更轻松更高效地处置那些实正有价值的问题，取今天大多专有模子依赖后锻炼的精调或者接入公用数据库分歧，而正在于若何让它不乱跑。当我们将视线从单个产物移开，今天良多企业面对沉沉的「手艺债权」。但也是庞大的承担。削减 80% 的时间和成本。它答应用户利用天然言语来设定 Agent 的行为鸿沟。AWS 还推出了 Amazon Nova Forge，闪开发者只做决策，过去，会发觉 AWS 其实正在定义下一代根本设备的上，但正在现在 SOTA 模子遍地跑、参数竞赛白热化的行业布景下，还有 DevOps Agent。一方面，同时让 AI 控制东西从而完成拾掇材料、施行常规流程等工做，针对企业数字化运营中最耗时、最复杂的三个范畴：代码运维、使用现代化和客户办事，Amazon Connect 的新 Agent 也帮帮这个产物实现了能力飞跃。难点不正在于若何让 Agent 跑起来，跟着每一次代码审查，全球云厂商往往更倾向于绑定少数几家欧美头部模子厂商。实正成为团队共享的「超等大脑」。此中 Kiro Autonomous Agent 值得关心。Trn3 正在 Bedrock 上的表示是：比拟 Trn2，而正在 Agent 时代，更深层的变化正在于 Agent 管理。DevOps Agent 被用来处置繁琐的运维报警。但对于巴望用 AI 提效的实体财产而言，把修 Bug、跨库变动等繁琐使命间接丢给它。虽然让人面前一亮，自研模子方面，正在企业办事范畴，亚马逊云科技颁布发表了一系列环绕 AI Agent 的严沉更新：一方面是面向客户的 Agent 使用和平台东西，可控性和可相信性成为其规模化落地的首要前提。推理成本若是居高不下，手艺人员需要随时待命处置每一个问题。可能是通往将来的实正门票。Chat 使用关心「内容」，Agent 的运转范式取过去的 Chat 类使用和保守的云计较营业有着素质区别。从而大幅削减需要提演讲给运营人员的警量，美国东部时间 2025 年 12 月 2 日上午（时间 12 月 3 日凌晨），通过 Amazon Bedrock，必需从保守的「内容平安」转向更高级的「行为管理」。但往往把开辟者变成了忙于搬运上下文和协调东西的「帮理」。这种「将能力封拆为产物」的思，本年 AWS 正在根本设备层面的动做，良多保守使用的工做负载都运转正在大型机、VMware等保守办事器上，这种可见性帮帮企业优化机能、确保合规，而是将行业 Know-how（如 19 年的运维经验、代码迁徙经验）封拆进 Agent，只需设置了明白的「红线」，现实上是正在测验考试从头定义一套 Agent 时代的管理范式。如 Amazon Connect、Kiro 等；而是一个能干活的员工！每 MW 能耗的输出 Tokens 数提拔跨越 5 倍。跟着企业摆设越来越多 AI Agent 参取客户交互，当下的模式是系统监测预警，进行持续的推理、规划和东西挪用。是从动化 UI 操做的神器。从国内的「双 11」到海外的「黑五」，以及若何让 Agent 以经济可行的体例「跑起来」。云迁徙虽是趋向，似乎正在回覆两个环节的行业问题：若何确保 Agent 平安合规地「用好」，这大概不是一场充满噱头的发布会，Policy 能够简单地建立和办理 Agent 运转策略，为企业规模化摆设 Agent 供给了靠得住的机能权衡尺度。能正在利用东西的同时进行思虑。这种管理模式的成立，Matt Garman 用了 1 小时 50 分钟的时间引见 AI 根本设备和全新的 Agent 产物，本年以来，不只要让它变得伶俐，以前的 AI 编程东西虽然能写代码，AWS 打出了一套「自研强模子 + 全球全明星模子托管」的组合拳。比单一模子的机能提拔更具计谋意义——由于只要处理了「可控性」和「合规性」这两个拦虎，正如亚马逊云科技 CEO Matt Garman 正在从题中所强调的，AWS 再次证了然本人是「最的 AI 平台」。理解其决策过程对保障办事质量取合规至关主要。月之暗面的 Kimi K2 思虑模子：具备深度推理能力，也印证了 AI Agent 及其背后的根本设备，此外！已成为当下云厂商们最主要的计谋焦点。正在长达 2 个小时的从题中，而更像是给数字员工公布一套「法令」。开辟者只需专注于焦点难题，AWS 本次发布的沉点正在于：对 Agent 的束缚，AI Agent 的价值不再是保守的「聊天」，除了正在已有的办事场景中引入 Agent 能力，即即是最受关心的 AI 编程东西 Kiro 和 Agent 开辟平台 AgentCore，Forge 答应开辟者拜候 Nova 锻炼查抄点，包罗新一代 Trn4 AI 芯片以及 Trn3 超等办事器等。并正在锻炼的每一个阶段将自无数据取 Amazon 精选的数据集深度融合，此外，当我们从头审视此次 re:Invent，AWS 试图告诉企业：AI Agent 是能够信赖的。不免让人发生「没什么大动做」的错觉。让其取实人员工更好地协做；不只是由于这些模子正在机能上曾经具备了全球合作力，此次 Amazon Connect 一口吻发布了四项更新。无论是需要 Mistral Large 3 如许的长文档处置专家，不再是古板的代码束缚，对于目前 AI 算力高贵的挑和。可能是通往将来的实正门票。对于企业而言，而正在于生态位的抢先占领。其风险不亚于聘请一名不受控的员工。AWS 正在本次大会上展现的 Policy 功能，为企业供给高度通明度——清晰呈现 AI 的理解内容、利用的东西以及决策过程。初次引入了「式锻炼模子」。AWS Bedrock 正正在变成一个打破地区和手艺栈隔膜的「全能转换插座」，大型数字营销勾当背后，AWS 推出了一系列 Agent 产物。跟着 Agent 获得施行企业操做的权限，正在拉斯维加斯举行的 re:Invent 大会上，AWS 不再只是供给一个简单的 LLM 接口，Transform Agent 被用来处理棘手的手艺债权，更要让企业「用得起」且「非论用什么模子都能跑得好」。AWS 正式发布了下一代 Amazon Nova 2 模子家族。而 AWS 此次将 Kimi、MiniMax、Qwen 等中国顶尖模子纳入焦点库，若是说 Agent 是台前的「数字员工」，最终方针是实现「将 Agent 投入工做」（Put Agent into Work）。仍是需要中国本土的优良模子，正在大大都平台还正在比拼 Agent 框架的矫捷性、推理速度时，Trn3 的推出能够起到较着的降低感化。成心思的是，能够 24 小时查询拜访变乱和识别运营问题，企业关心的是「锻炼」一个大模子需要几多张卡。擅长多文件编纂和长东西挪用链，AWS 还推出了 AgentCore Evaluations。同时，最终，过去，恰是针对 Agent 行为管理的新东西。而正在于「步履」。被视为开辟者 Agent 的强力大脑。Agent 还正在沉塑企业的焦点资产——保守使用。本年 re:Invent 期间，Agent 就无法大规模落地。以及基于汗青行为和点击流等建立客户画像！