摘要：进入2024年以来，AI大模型创新发展的脚步不断向前，AI智能体（AI-Agents）逐渐成为众多科技巨头发力的热门领域。市场研究机构Research and Market预测，AI智能体的市场规模将从2024年的51亿美元增长到2030年的471亿美元，年均
进入2024年以来，AI大模型创新发展的脚步不断向前，AI智能体（AI-Agents）逐渐成为众多科技巨头发力的热门领域。市场研究机构Research and Market预测，AI智能体的市场规模将从2024年的51亿美元增长到2030年的471亿美元，年均复合增长率为44.8%。
AI智能体作为以大语言模型为大脑驱动的系统，具备自主理解、感知、规划、记忆和使用工具的能力，能够自动化执行完成复杂任务。对于AI智能体发展，中国信息通信研究院发布的《人工智能发展报告（2024年）》显示，构建智能体应用将进一步释放大模型的应用潜能。
亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建也表示，AI智能体是将生成式AI能力应用于现实世界的重要途径。不过，企业若想将生成式AI应用于生产，就需要借助不同的智能体与业务结合、与人交互并执行实际任务，在此过程中还存在诸多问题。
为此，在不久前召开的2024 re:Invent全球大会上，亚马逊云科技聚焦生成式AI、数据战略和云服务等诸多领域，带来了一系列重磅发布，以更好地满足客户发展需要，加速推进AI智能体等前沿技术的价值释放。
加速生成式AI创新，为智能体落地铺平道路
尽管AI智能体的创新发展，将进一步拓宽人工智能的应用场景，大幅提升用户体验和工作效率；但对于AI智能体来说，从感知到交互再到决策能力的构建，AI大模型依然是基础所在。
因此，面对AI智能体的发展热潮，亚马逊云科技在生成式AI领域，全面强化基础设施、模型和应用三层技术栈，以帮助企业更轻松、更经济地将生成式AI应用于实际业务场景。比如，Amazon Nova六款基础模型的发布，将大幅降低基础模型成本。
同时，亚马逊云科技在Amazon Bedrock和Amazon Q中也推出了智能体相关的功能。其中，Amazon Bedrock平台能力全面升级，不仅可以为客户提供100多个热门、新兴及专业模型，也能够大幅提升推理效率，进一步增强AI安全性并推动智能体发展。
而Amazon Q Developer则增加三款新的智能体，能自动执行单元测试、文档编制和代码审查流程，并通过与GitLab深度集成，扩展应用场景；推出转型功能以加速Windows.NET、VMware和大型机工作负载的迁移和现代化，缩短转型时间并降低成本。
在此基础上，亚马逊云科技大中华区数据分析与生成式AI的产品总监崔玮也表示，客户在构建整个生成式AI的旅程时，需要的不只是模型，甚至不只是生成AI，更多的是数据与AI的统一。为此，亚马逊云科技新一代Amazon SageMaker将通过统一平台、开放和安全三个层面，给客户提供从数据到AI的一体化感受。
具体来说，新一代Amazon SageMaker将快速SQL分析、PB级大数据处理、数据探索和集成、模型开发和训练以及生成式AI等功能统一到一个集成平台，让客户可以轻松查找和访问组织内的所有数据资源，并借助Amazon Q Developer选择最适合的工具进行处理。
推动云服务全栈联动创新，进一步夯实云底座
作为全球云计算的开创者和引领者，亚马逊云科技在加速生成式AI创新的同时，也在从计算、网络、存储和数据库等领域出发，为各类工作负载提供更强大的底层支持，从而助力AI智能体的发展。
在计算层面，亚马逊云科技将通过Amazon EC2为用户提供更多选择、更多实例类型和更多功能，让客户能为应⽤和⼯作负载找到更具性价⽐的解决⽅案。其中，Amazon Nitro System采⽤亚⻢逊云科技⾃主设计的芯⽚，能够承担⽹络、计算和存储的虚拟化⼯作；亚马逊云科技推出的通用自研芯片Amazon Graviton4可显著提升计算性能。
在网络层面，亚马逊云科技推出的第二代UltraCluster网络架构，可支持超过20,000个GPU协同工作，带宽达10Pb/s，延迟低于10ms，这一突破性升级将模型训练时间缩短至少15%。
在存储层面，亚马逊云科技通过对Amazon S3的持续改进，使其能更好地⽀持数据分析和AI应⽤场景。Amazon S3新增Metadata元数据功能实现自动获取和实时更新；推出专为Iceberg表优化的S3 Tables存储类型，将查询性能提升3倍，事务处理能力提升10倍。
在数据库层面，亚马逊云科技提供了多种适⽤于不同场景下专⻔构建的数据库——从关系型数据库，到图数据库到⽂档数据库，每种使⽤场景都能找到合适的数据库⼯具。比如，Amazon Aurora DSQL作为一款全新的无服务器分布式SQL数据库，不仅提供99.999%的多区域可用性，还能实现近乎无限的可扩展性，且无需进行数据库分片或实例升级。
正如陈晓建所说：“亚马逊云科技不仅在云的核心服务层面持续创新，更在从芯片到模型，再到应用的每一个技术堆栈取得突破，让不同层级的创新相互赋能、协同进化。我相信，只有这样全栈联动的大规模创新才能真正满足当今客户的发展需求，加速前沿技术的价值释放，助力各行各业重塑未来。”
对此，沙利文大中华区总监李庆也表示：”本届re:Invent大会上的新发布更加侧重于产品的实际应用和工具优化，这表明过去一年中，全球用户正在积极使用亚马逊云科技进行生成式AI应用的探索和创新。本次更新有两个方面让我印象深刻：一是随着全球企业对生成式AI的深入应用，数据不仅实现跨区域的传输与协同，更实现跨地域、跨区域的深度连接；二是亚马逊云科技进一步优化生成式AI的应用，从数据存储、治理到管理的全流程提升，旨在简化AI对数据的使用，同时强化模型功能、增加AI agent管理和应对模型幻觉的功能。此外，新发布的Amazon Nova大模型家族备受期待，这一系列的模型和亚马逊云科技的开放选择理念将为用户带来更多创新机会，进一步推动AI的发展。”
来源：小向科技园地