TL;DR：
AWS在年度re:Invent大会上，一口气甩出9个AI智能体“大招”，从开发框架、生产平台到模型定制、大规模训练，简直是给开发者们把AI“基建”铺到了高速公路，誓要成为智能体赛道的“YYDS”！
一年一度的AWS re:Invent大会，向来是科技圈的“开箱大戏”。这不，亚马逊云科技（AWS）又来了！这次，他们直接把AI智能体的“全家桶”来了个史诗级“爆更”，一口气连甩9个大招，简直是要告诉全世界：AI Agent这片蓝海，我们AWS势在必得，而且要让你用得又爽又稳！
从智东西拉斯维加斯现场发回的报道来看，AWS Agentic AI副总裁Swami Sivasubramanian在主题演讲中火力全开，不仅强调了AWS是构建和运行智能体的“最佳拍档”，还顺手发布了一堆让开发者“真香”的新工具。这波操作，直接把智能体开发的门槛和效率，都拉到了一个新高度。
智能体“基建狂魔”：底层框架与平台双双升级，就问你香不香？
智能体（AI Agent），简单来说，就是那些能自主规划、调用工具、完成复杂任务的“高级AI打工仔”。它们不再是简单的问答机器人，而是能像人类一样思考、行动，甚至“学习”和“成长”。但这“高级打工仔”想从图纸走到生产线，可没那么容易。所以，AWS这次在底层框架和平台上下足了功夫。
首先登场的是Strands Agents SDK，这个开源的智能体框架，在开发者圈子里本就小有名气，下载量突破500万，简直是“顶流”般的存在。现在，它又新增了两大“杀手锏”：
- 支持TypeScript（预览版）：敲黑板！TypeScript可是全球开发者们的“心头好”，类型安全、异步编程，简直是全栈智能体开发的“神助攻”。这意味着，开发者能更轻松、更高效地构建智能体应用，告别各种“踩坑”烦恼。
- 支持边缘设备：这才是未来感爆棚的一步！想象一下，你的汽车、游戏设备、机器人，都能搭载自主式AI智能体。这意味着，AI将不再只活在云端，而是真正走进我们的现实世界，在汽车里帮你规划路线、在游戏里给你定制挑战、在机器人身上帮你处理日常事务。AI，终于要下凡了！
如果说Strands Agents SDK是给智能体搭建了一个舒适的“家”，那Amazon Bedrock AgentCore就是为这些“智能体家族”打造了一个超级豪华的“物业管理中心”。1 这可不是个小打小闹的平台，它专为安全、大规模地构建和部署生产级智能体而生。早在今年7月就露过脸，10月已正式全面可用，现在更是全面爆更。
Bedrock AgentCore解决了智能体从原型到生产的种种“疑难杂症”：
- 策略功能（Policy in AgentCore）：这功能就像给你的AI打工仔戴上了“紧箍咒”。企业可以用自然语言轻松设定规则，比如“报销超过1000美元，一律拒绝退款”。这些策略会在智能体执行前被评估，确保它永远在老板设定的“红线”内行事，避免“AI放飞自我”的尴尬局面。
- 评估功能（AgentCore Evaluation）：谁说AI打工仔不用绩效考核？这功能就是智能体的“考勤机+绩效评估师”。它提供13种预置评估器，从准确性到安全性，全方位检测智能体的“业务能力”。你甚至可以用自己的大模型和提示词，定制一套专属“考题”，确保AI始终表现出色，不“摸鱼”。
- 情景记忆功能（AgentCore Memory Episodic Functionality）：这简直是给智能体装上了“记忆芯片”！它能自动记录你和智能体的每一次“互动名场面”，然后从中学习，越用越聪明。
“第一次预订航班，智能体给我预留了45分钟赶飞机，结果我因为娃没赶上。半年后再订，智能体竟然直接给我留了2小时！这AI，比我老公还懂我？” ——来自一位可能存在的用户心声。
这“情景记忆”，包含短期、长期，以及能叠加上下文信息的“情景记忆”，真正让智能体从“一次性会话”走向了“长期陪伴”，变得更个性化、更人性化。
模型“私教定制”：不光要快准狠，还得会“省钱大法”！
当智能体应用开始大规模跑起来，效率和成本就成了绕不开的“拦路虎”。那些动辄几十亿、几千亿参数的通用大模型虽然强大，但并非总是“性价比之王”。AWS深谙此道，为开发者们带来了模型定制的“私教服务”。
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Amazon Bedrock的强化微调功能（Reinforcement Fine-tuning, RFT）：这不是普通的微调，而是强化学习加持的“AI减脂增肌”术！它能让客户无需深厚的机器学习背景，就能轻松提升模型准确率，最高可达66%！而且，它能让更小、更快、更省钱的模型，也能达到甚至超越大型模型的效果。这不就是AI时代的“平替法则”吗？
“选个基础模型，喂点数据，它自己就能变聪明。这操作，简直是给AI新手送的‘保姆级教程’啊！”
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Amazon SageMaker AI的模型定制功能（Model Customization）：对于那些追求极致、想把AI模型“玩出花”的领域专家们，SageMaker AI则提供了更深度的“DIY”空间。客户可以直接深入底层进行调整，甚至生成合成数据来提升模型效果。它提供两种模式：
- 智能体驱动模式（预览版）：自然语言描述需求，智能体全程引导定制。
- 自主引导模式：给硬核玩家准备的，自己动手，丰衣足食，但依然无需管理基础设施。
无论是“小白”还是“大神”，AWS都提供了合适的“武器”，让模型跑得更快、更准、更省钱。这波操作，简直是AI界的“王炸”。
大规模训练“告别翻车”：HyperPod与Nova Act，让AI打工仔“活儿好不粘人”！
训练AI模型，特别是大型模型，那可是一场“烧钱”又“烧心”的持久战。动辄数百、数千个GPU集群，一旦“翻车”，损失的不仅是时间，更是真金白银。AWS的解决方案，就是要让这场战役变得更“丝滑”。
Amazon SageMaker HyperPod，作为SageMaker中的托管训练功能，本就是降低大规模训练成本的“能手”。现在，它又祭出了一个“大杀器”：
- 无检查点训练功能（Checkpointless Training）：以往，模型训练一旦出现故障，恢复可能需要长达1小时，整个集群都得“趴窝”。现在，有了这功能，它能在数分钟内自动从故障中“原地复活”！就像给AI训练过程装上了“无限续命”外挂，集群效率最高可达95%。
“以前训练大模型，最怕‘掉链子’，一掉就是一小时，简直是烧钱。现在，几分钟就‘满血复活’，我的GPU集群终于不用‘躺平’了！”
这意味着，开发者可以更大胆地进行大规模训练，不用再担心“翻车”带来的巨大损失。AI打工仔，从此可以“活儿好不粘人”，默默把活儿干好。
最后，当这些智能体被部署到生产环境中，可靠性就成了核心中的核心。AWS为此推出了Amazon Nova Act，一个专为构建可靠智能体、实现UI工作流程自动化的端到端服务，现在已正式全面可用！2
- Amazon Nova Act：这个服务简直是“UI自动化神器”。它能够大规模地提供超过90%的任务可靠性，帮你搞定那些重复、繁琐的UI操作，比如Web QA测试、数据录入、数据提取、结账流程等等。它基于定制的Amazon Nova 2 Lite模型，能出色地驱动浏览器，甚至在必要时自动将问题升级到人工处理。
“很多公司的自动化流程，都是对着屏幕界面一顿操作猛如虎。有了Nova Act，AI智能体就能像经验丰富的‘老司机’一样，稳定高效地完成这些活，告别‘人工智障’的尴尬。”
Nova Act的独特之处在于，它利用强化学习，让智能体在模拟真实Web环境的“定制合成环境”（Web Gym）中进行训练。这种模型、协调器、工具和SDK的垂直集成，以及所有组件的同步训练，确保了智能体系统不仅偶尔有效，而且能够大规模可靠运行，并具备推理和适应变化的能力。3 简直是给AI打工仔们打了一针“强心剂”！
结语：智能体“YYDS”？亚马逊云科技志在必得！
综合来看，AWS的这波“全家桶”更新，简直是给生成式AI开发者们铺就了一条“康庄大道”。从前端的开发框架到后端的模型训练，从平台的安全保障到智能体的生产部署，AWS几乎把智能体开发的方方面面都照顾到了。
正如AWS Agentic AI副总裁所说，生成式AI是当今世界正在经历的关键变革之一。而AWS，正全力以赴，致力于成为客户构建智能体、实现业务自动化的最佳平台。他们不仅提供了便捷的开发工具，更有安全、高弹性的基础架构，以及世界级的运营保障。
未来已来，智能体将无处不在。而AWS，显然想通过这一系列的“大招”，成为这场AI变革的“基石”，让更多的企业和开发者能够轻松拥抱智能体时代，让AI打工仔们真正做到“活儿好不粘人”，为我们的生活和工作带来实实在在的便利与变革。这智能体“YYDS”的位置，AWS这次是真的想“坐实”了！