作者|周雅
AI技術(shù)狂熱之后,大家當(dāng)然更關(guān)心應(yīng)用落地。
就在今年的亞馬遜云科技中國(guó)峰會(huì),有個(gè)議題貫穿了所有討論,那就是“Agentic AI”。在峰會(huì)開場(chǎng),亞馬遜全球副總裁、亞馬遜云科技大中華區(qū)總裁儲(chǔ)瑞松拋出一個(gè)判斷:“過去一年,機(jī)器智能已經(jīng)爆發(fā)了,如今AI的發(fā)展又來(lái)到了一個(gè)拐點(diǎn),我們正處在Agentic AI爆發(fā)的前夜。”
儲(chǔ)瑞松的判斷有理有據(jù),他指出:歷史上,蒸汽機(jī)的出現(xiàn),放大和解放了人和動(dòng)物的肌肉力量,通過在紡織、交通、采礦和冶煉等領(lǐng)域的應(yīng)用帶來(lái)了工業(yè)革命;而現(xiàn)在,機(jī)器智能的爆發(fā),則放大和解放了人的大腦智力,其應(yīng)用也將帶來(lái)下一場(chǎng)革命:Agentic AI的革命。
數(shù)據(jù)也在支撐這個(gè)觀點(diǎn):在過去一年,大模型的能力在各個(gè)維度都實(shí)現(xiàn)了跨越式發(fā)展,就連在2025年1月推出的HLE — Humanity’s Last Exam上,模型正確率也從剛開始的個(gè)位數(shù),迅速發(fā)展到如今已經(jīng)超過20%。
亞馬遜全球副總裁、亞馬遜云科技大中華區(qū)總裁儲(chǔ)瑞松
Agentic AI的本質(zhì)是什么?
我們先不談概念,直擊Agentic AI的本質(zhì)。
如果說(shuō)過去一年我們所熟知的生成式AI,是解決了“我說(shuō)AI寫”、“我問AI答”的問題,那么Agentic AI,用儲(chǔ)瑞松的解釋來(lái)說(shuō),就是實(shí)現(xiàn)了“我說(shuō)AI做”。這意味著,AI不再是一個(gè)被動(dòng)的工具,而是一個(gè)能夠理解復(fù)雜意圖、自主規(guī)劃步驟、調(diào)用多種工具、并最終完成任務(wù)的“數(shù)字員工”。
這聽起來(lái)似乎有點(diǎn)抽象,但在峰會(huì)的展區(qū),我看到了它最具體的呈現(xiàn):
· 在游戲行業(yè)展臺(tái),開發(fā)者用一句自然語(yǔ)言——“給我創(chuàng)建一個(gè)帶有爆炸效果的寶箱”,Amazon Q Developer便能自動(dòng)編寫代碼、調(diào)用游戲引擎API,在幾秒鐘內(nèi)生成一個(gè)功能完備的游戲原型。這背后,是模型上下文協(xié)議(MCP)技術(shù),讓AI像一個(gè)資深程序員一樣,讀懂了整個(gè)項(xiàng)目的“上下文”,并直接動(dòng)手干活。
· 在汽車行業(yè)展臺(tái),面對(duì)海量的路采視頻,過去需要工程師耗費(fèi)數(shù)周時(shí)間進(jìn)行人工標(biāo)注,而現(xiàn)在,基于多模態(tài)大模型的Agent,能夠自動(dòng)分析視頻內(nèi)容,精準(zhǔn)識(shí)別并標(biāo)注出“雨天夜晚的十字路口,有行人闖紅燈”這樣的復(fù)雜場(chǎng)景,極大地加速了高階輔助駕駛模型的研發(fā)迭代。
· 在零售行業(yè)展臺(tái),亞馬遜云科技更是直接將自家的王牌產(chǎn)品Amazon Rufus背后的邏輯,打造成了一套可供所有零售商使用的解決方案。這個(gè)AI導(dǎo)購(gòu)Agent,能理解“我想給喜歡戶外運(yùn)動(dòng)的父親買一個(gè)生日禮物,預(yù)算在500元左右”這樣模糊而復(fù)雜的需求,然后自主地去檢索商品庫(kù)、分析用戶評(píng)論、對(duì)比產(chǎn)品參數(shù),最終給出一份個(gè)性化的購(gòu)物清單。
這些鮮活的案例,在儲(chǔ)瑞松看來(lái),共同指向了Agentic AI爆發(fā)的幾個(gè)關(guān)鍵催化劑:
其一,大模型能力高速提升。
其二,模型上下文(MCP)和智能體到智能體(A2A)兩大協(xié)議,也極大地簡(jiǎn)化了智能體與外部工具的交互及智能體間的協(xié)作。
其三,推理成本的降低。斯坦福大學(xué)2025年人工智能報(bào)告指出,過去兩年推理成本下降了約280倍,這讓Agentic AI應(yīng)用的規(guī)?;渴鸪蔀榭赡?。
其四,Strands Agents 、Amazon Q等工具的涌現(xiàn),簡(jiǎn)化智能體開發(fā)流程。
其五,由于企業(yè)此前在數(shù)字化方面的投入,讓很多場(chǎng)景里數(shù)據(jù)和應(yīng)用的API都已經(jīng)就緒,可供AI 智能體使用。
亞馬遜云科技全球技術(shù)總經(jīng)理Shaown Nandi用了一個(gè)絕妙的比喻來(lái)形容這一刻:“AI技術(shù)的發(fā)展恰如巨型海浪的形成:看似平靜的漣漪在特定條件下也可演變?yōu)楦哌_(dá)30米的巨浪,生成式AI和Agentic AI同樣發(fā)展成當(dāng)今的超級(jí)浪潮。而這一轉(zhuǎn)變主要由不斷創(chuàng)新的模型、海量可用數(shù)據(jù)及強(qiáng)大計(jì)算能力的融合所驅(qū)動(dòng)。隨著企業(yè)從謹(jǐn)慎探索轉(zhuǎn)向廣泛應(yīng)用,以及亞馬遜云科技等領(lǐng)先科技公司在模型能力、準(zhǔn)確性、經(jīng)濟(jì)性與安全性等方面持續(xù)創(chuàng)新,這股AI超級(jí)巨浪正在重塑全球各個(gè)行業(yè)。”
亞馬遜云科技全球技術(shù)總經(jīng)理Shaown Nandi
是的,我們正處在這股巨浪的中心,而那些僅僅將AI視為“聊天機(jī)器人”或“寫作助手”的企業(yè),恐怕很快就會(huì)被這股浪潮無(wú)情地拍在沙灘上。
企業(yè)如何擁抱Agentic AI?
當(dāng)“我說(shuō)AI做”成為現(xiàn)實(shí),一個(gè)更嚴(yán)峻的問題擺在了所有企業(yè)面前:如何才能真正駕馭這些“數(shù)字員工”,而不是被它們所淘汰?
答案,遠(yuǎn)比選擇一個(gè)模型或一個(gè)平臺(tái)要復(fù)雜得多。因?yàn)檫@不是一個(gè)單純的技術(shù)選型問題,而是一項(xiàng)涉及管理與技術(shù)的系統(tǒng)性工程。
在峰會(huì)上,儲(chǔ)瑞松給出了企業(yè)實(shí)現(xiàn)Agentic AI價(jià)值創(chuàng)造的“三大技術(shù)準(zhǔn)備”,這在我看來(lái),更像是一份寫給所有CEO的“AI時(shí)代生存指南”:
第一,你需要一朵“對(duì)的云”——一個(gè)AI就緒的統(tǒng)一基礎(chǔ)設(shè)施。
?這聽起來(lái)像是云廠商的廣告語(yǔ),但儲(chǔ)瑞松的解讀卻切中了要害。他強(qiáng)調(diào),云在Agentic AI時(shí)代,是“數(shù)字員工”的工作場(chǎng)所,其重要性被提到了前所未有的高度。企業(yè)選擇云,必須考量四大要素:
第一,安全性。這是底線,無(wú)需多言。
第二,穩(wěn)定可靠。“云會(huì)成為未來(lái)Agentic AI“數(shù)字員工”的工作場(chǎng)所,云的穩(wěn)定可靠將給企業(yè)的Agentic AI “數(shù)字員工”提供一個(gè)好的工作場(chǎng)所”。
第三,靈活性。“若要很好地支持企業(yè)的全球業(yè)務(wù)拓展,云需要提供大環(huán)境不確定性下靈活應(yīng)對(duì)的確定性。”
第四,技術(shù)領(lǐng)先性。“AI發(fā)展日新月異,云需要與時(shí)俱進(jìn),才能很好地支持企業(yè)的AI創(chuàng)新。”
這實(shí)際上是在提醒企業(yè),選擇云,已經(jīng)從過去單純的成本考量,轉(zhuǎn)變?yōu)閷?duì)未來(lái)核心生產(chǎn)力平臺(tái)的一次戰(zhàn)略性投資。
第二,你需要一盤“好菜”——聚合且治理過的AI就緒的數(shù)據(jù)。
?如果說(shuō)云是廚房,AI模型是廚師,那么數(shù)據(jù)就是食材。再厲害的廚師,面對(duì)一堆雜亂無(wú)章、質(zhì)量堪憂的食材,也做不出米其林大餐。儲(chǔ)瑞松直言不諱:“數(shù)據(jù)決定一家企業(yè)未來(lái)Agentic AI‘數(shù)字員工’的視野高度、能力范疇、決策水平和執(zhí)行效果。”
企業(yè)必須打破內(nèi)部的數(shù)據(jù)孤島,對(duì)異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一的治理。否則,你的“數(shù)字員工”就只能是個(gè)別部門的“私人助理”,而無(wú)法成為驅(qū)動(dòng)整個(gè)企業(yè)變革的“戰(zhàn)略大腦”。
第三,你需要一張“作戰(zhàn)地圖”——明確的策略和快速高效的執(zhí)行。?
這一點(diǎn),最考驗(yàn)企業(yè)的戰(zhàn)略定力和執(zhí)行力。儲(chǔ)瑞松給出了兩條極具現(xiàn)實(shí)意義的建議:
• 客觀預(yù)期:“短期不要有過高不切實(shí)際的期望,但是長(zhǎng)期一定不能低估它將會(huì)對(duì)各行各業(yè)帶來(lái)的影響。這個(gè)長(zhǎng)期說(shuō)的不是10年,而是1到2年。”這簡(jiǎn)直是對(duì)當(dāng)前AI泡沫的一劑清醒劑!
• 快速迭代:“能快速實(shí)踐Agentic AI應(yīng)用、并及時(shí)總結(jié)經(jīng)驗(yàn)、迭代提升、推廣復(fù)制的企業(yè),將有可能更早地從中獲益、并疊加膨脹獲益,從先人一步發(fā)展成為持續(xù)領(lǐng)先。”
這三大準(zhǔn)備,環(huán)環(huán)相扣,構(gòu)成了一個(gè)“鐵三角”。而亞馬遜云科技的角色,正是為這個(gè)“鐵三角”提供全方位的支撐。從自研的Trainium AI芯片,到覆蓋全球的基礎(chǔ)設(shè)施;從全面的大數(shù)據(jù)能力,到Amazon Bedrock、SageMaker等完善的AI開發(fā)工具。
Agentic AI的終極價(jià)值
那么,當(dāng)企業(yè)做好了這一切準(zhǔn)備,Agentic AI所能帶來(lái)的終極價(jià)值,僅僅是提升效率、降低成本嗎?
如果這么想,那就太小看這場(chǎng)革命了。
在峰會(huì)現(xiàn)場(chǎng),我看到了具身機(jī)器人在Amazon IoT Core的控制下,實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)的語(yǔ)音交互與控制;看到了醫(yī)療行業(yè)的“智能醫(yī)學(xué)內(nèi)容生成中心”,正在加速新藥的研發(fā)與上市;看到了長(zhǎng)文本一鍵生成動(dòng)畫視頻的解決方案,正在顛覆傳統(tǒng)的內(nèi)容創(chuàng)作流程。
這些固然是效率的巨大提升。但儲(chǔ)瑞松在演講中反復(fù)強(qiáng)調(diào)了一點(diǎn):“Agentic AI時(shí)代,最令人興奮的將是產(chǎn)品服務(wù)乃至商業(yè)模式的創(chuàng)新。”
他舉了Uber、Airbnb、Netflix這些顛覆了傳統(tǒng)行業(yè)的例子,并點(diǎn)名了Cursor、Perplexity等正在用AI創(chuàng)造新物種的初創(chuàng)公司。這背后傳遞出一個(gè)信號(hào):Agentic AI最大的價(jià)值,在于創(chuàng)造全新的可能性,在于重塑人與世界交互的方式,在于催生前所未見的商業(yè)模式。
這或許才是這場(chǎng)革命最關(guān)鍵的部分,它將迫使每一個(gè)企業(yè)重新思考:“我的核心價(jià)值是什么?”“我為客戶提供的體驗(yàn)是否可以被重塑?”“我所在的行業(yè),是否會(huì)被AI驅(qū)動(dòng)的模式所顛覆?”
為了迎接Agentic AI的爆發(fā),亞馬遜云科技認(rèn)為,用一朵對(duì)的云對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)變得尤為重要。 此次,亞馬遜云科技還專門推出了“中國(guó)區(qū)域客戶Agentic AI實(shí)踐指南”,提供Agentic AI系統(tǒng)開發(fā)的參考架構(gòu)和具體應(yīng)用指導(dǎo),讓企業(yè)快速輕松地構(gòu)建其Agentic AI應(yīng)用。
亞馬遜云科技Agentic AI實(shí)踐指南發(fā)布
當(dāng)然,從過往經(jīng)驗(yàn)來(lái)看,這是一朵果實(shí)累累的云,目前亞馬遜云科技已經(jīng)助力很多企業(yè)解鎖生成式AI潛力:復(fù)星醫(yī)藥利用亞馬遜云科技的生成式AI技術(shù)和智能醫(yī)學(xué)內(nèi)容生成中心解決方案,將臨床試驗(yàn)報(bào)告的一致性檢查效率提升70%。在零售電商領(lǐng)域,亞馬遜云科技賦能安克創(chuàng)新利用AI創(chuàng)新智能產(chǎn)品,提升公司運(yùn)作效率,營(yíng)銷領(lǐng)域20%以上的廣告由AI全托管。消費(fèi)電子企業(yè)TCL 不僅借助亞馬遜云科技實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品創(chuàng)新迭代,例如將生成式AI應(yīng)用于藝術(shù)電視及內(nèi)容出海等方面,提高產(chǎn)品品牌力和用戶體驗(yàn),盤活存量電視內(nèi)容。獨(dú)立軟件開發(fā)商合合信息則借助亞馬遜云科技構(gòu)建了開源的AI Agent終端管理工具Chaterm.AI,助力開發(fā)者高效創(chuàng)新。
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這項(xiàng)研究提出了"高效探測(cè)"方法,解決了掩碼圖像建模AI難以有效評(píng)估的問題。通過創(chuàng)新的多查詢交叉注意力機(jī)制,該方法在減少90%參數(shù)的同時(shí)實(shí)現(xiàn)10倍速度提升,在七個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試中均超越傳統(tǒng)方法。研究還發(fā)現(xiàn)注意力質(zhì)量與分類性能的強(qiáng)相關(guān)性,生成可解釋的注意力圖譜,展現(xiàn)出優(yōu)異的跨域適應(yīng)性。團(tuán)隊(duì)承諾開源全部代碼,推動(dòng)技術(shù)普及應(yīng)用。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了CLAIMSPECT系統(tǒng),通過層次化分解復(fù)雜爭(zhēng)議、智能檢索相關(guān)文獻(xiàn)、多角度收集觀點(diǎn)的方法,將傳統(tǒng)的"真假"判斷轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗑S度分析。該系統(tǒng)能夠自動(dòng)構(gòu)建爭(zhēng)議話題的分析框架,識(shí)別不同觀點(diǎn)及其支撐證據(jù),為科學(xué)和政治爭(zhēng)議提供更全面客觀的分析,已在生物醫(yī)學(xué)和國(guó)際關(guān)系領(lǐng)域驗(yàn)證有效性。
清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)首次提出情感認(rèn)知融合網(wǎng)絡(luò)(ECFN),讓AI能像人類一樣理解和表達(dá)情感。該系統(tǒng)通過多層次情感處理架構(gòu),在情感識(shí)別準(zhǔn)確率上比現(xiàn)有最佳系統(tǒng)提升32%,情感表達(dá)自然度提升45%。研究突破了傳統(tǒng)AI情感理解的局限,實(shí)現(xiàn)了跨模態(tài)情感融合、動(dòng)態(tài)情感追蹤和個(gè)性化情感建模,為醫(yī)療、教育、客服等領(lǐng)域帶來(lái)革命性應(yīng)用前景。
哈佛大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過創(chuàng)新的多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法,讓AI在戰(zhàn)略游戲中學(xué)會(huì)復(fù)雜推理。研究發(fā)現(xiàn)AI通過游戲競(jìng)爭(zhēng)能發(fā)展出類人思維能力,在邏輯推理、創(chuàng)造性解決問題等方面表現(xiàn)顯著提升。這項(xiàng)突破性成果為未來(lái)AI在醫(yī)療、教育、城市管理等領(lǐng)域的應(yīng)用奠定基礎(chǔ),展現(xiàn)了通過模擬人類學(xué)習(xí)過程培養(yǎng)真正智能AI的新路徑。
關(guān)注科技創(chuàng)新、技術(shù)投資。
以文會(huì)友,左手硬核科技,右手浪漫主義。