在6月23日举行的亚马逊云科技中国峰会上，亚马逊全球副总裁、亚马逊云科技亚太区联席总裁储瑞松对外宣称：Agentic AI爆发的拐点已然来临。在去年的峰会上，储瑞松就有Agentic AI爆发前夜的判断，从前夜到拐点，顺理成章，本次峰会Agentic AI大行其道毫不意外。
拥抱Agentic AI的方法
与市场拐点的判断相比，企业用户更加关注Agentic AI商机，拥抱Agentic AI应用。
最直接的方法莫过于Total Solution(整体解决方案)，买、买、买，借助IT服务外包，完成企业的快速转变和升级。那么，亚马逊云科技有没有提供直接购买的Agentic AI方案呢？
还真有！
亚马逊云科技面向企业级用户提供了Kiro、Transform、Continuum、Quick、Connect等多种Agent服务。但按照储瑞松提出的： Agentic AI项目必须业务结果导向，而非工具导向的原则，以上的Agent并不直接展现业务的结果。
这意味着什么？
意味着企业要转变经营思路，自己动手丰衣足食，要从IT服务外包转为自主创新，依靠自身或者是合作伙伴的技术力量。
储瑞松指出：数据是企业核心护城河，平台才是Agentic AI概念验证与生产的分界线；而Agentic AI信任、治理则是发展的加速器，企业需要建立全新AI数字员工角色、机制和责任体系，协调和规范人机协作，如同管理人力资源一般去管理这支智能的数字劳动力。
Agentic平台分界线
业务结果导向没有办法依赖Total Solution，因没有人比企业更了解业务和数据，因此没有办法假手他人。自己养人，自己动手，就是一个非常现实的选择。
拥抱Agentic AI，企业首先选择大模型。
亚马逊云科技Amazon Bedrock为此提供了专业云服务，共计有Anthropic、Cohere、OpenAI、DeepSeek、通义千问 Qwen、智谱 GLM等几十个国内外大模型，它们全部署在亚马逊云科技云平台，用于确保企业用户访问的私密性。
大模型之外，企业接下来要做的事情就是私有数据问题，涉及分析和访问。Amazon Quick主要用于数据可视化、BI 报表、数据看板、业务数据分析等需求。Quick可自动生成图表、仪表盘，支持自然语言设计方式，是一种企业版的智能 BI 工具，可对接 Excel、数据库、Jira、Asana、CRM 等上百种数据源，用于对标 Tableau、Power BIAmazon Web Services (AWS)等工具。
从数据到业务创新应用，必然涉及逻辑编程，有VS Code、JetBrains等开源轻量级代码编辑器、专业版 IDE 集成开发环境等传统手段供选择。如今Agentic时代，亚马逊云科技提供了Kiro智能 AI 开发 IDE（智能代码编辑器），类似的也有 Cursor、GitHub Copilot等智能 Agent编程工具可供选择。
与仅限于单行补全、小段代码生成， 看不懂整个项目架构，不能批量修改几十个文件，不能自动运行测试、排查报错的的大模型编码方式不同，Kiro不是给 VS Code、JetBrains安装一个智能插件，而是一整套开发环境平台，AI能力是其内核，能够自动索引代码仓库，长期保留项目记忆，是企业不可或缺的软件开放环境。
企业级安全品质保障
与个人应用不同，企业级应用需要企业级安全、质量保障。企业级应用需要安全隔离、长期记忆、系统调用、大规模稳定运行，如此，编写好的Agent原型才可以变成企业正式可用服务，这也是Amazon Bedrock AgentCore的主要内容。
AgentCore之外，安全也是企业级Agent应用必须要考虑的内容。Amazon Continuum是用AI 模拟黑客攻击，找出注入、越权、未授权访问等安全漏洞；在Agent原型上线之前，需要进行自动化渗透测试、漏洞扫描。Amazon DevOps Agent发布管理则是在沙箱环境进行自动验证构建、自动化测试，拦截功能崩溃、业务回归故障等， 提供“能不能稳定发布”的保障。
这还不够，因为大模型本身容易被诱导 “越狱”，有约束不住自己的情况，因此还需要外部安全管控规则（策略护栏）提供一道硬保护，也就是AgentCore提供的Policy策略功能，该功能现已被集成至Amazon Bedrock Guardrails安全护栏功能组件中。哪怕是AI 被提示词诱导、产生幻觉，策略功能依然会强行阻断违规操作，不让 Agent 随意访问数据、篡改业务。
近期发布的Amazon Bedrock AgentCore harness则是提供了运行环境层的托管功能，开发人员不需要写 Python，不用开发者手写编排逻辑，无需搭建基础设施，就可以通过自定义配置快速生成符合企业级需求的Agent，包括相应的文件系统、跨多个会话的记忆、预设的各种Skills以及网页浏览功能等能力。
简单说，以Kiro为代表的企业级Agentic开发平台，以及渗透测试、发布管理、Policy安全管控护栏、老旧系统代码自动迁移等一系列工具为代表，结合亚马逊云科技完整的五层Agentic AI技术栈（基础设施、模型、数据和知识、Agentic平台、Agentic应用），共同构建了企业Agentic AI生产和实践的方法论。
为此，亚马逊云科技将企业Agentic AI路径总结为三条：直接采购、全栈定制开发、以及合作伙伴渠道。为方便企业级用户掌握，亚马逊云科技发布了《企业生产级智能体开发指南白皮书》实操性指南，并在 GitHub 上开源模拟项目的评估集和代码，让企业能够快速上手尝试和实践。
小结
樱桃好吃树难栽，Agentic AI没有捷径，唯一要做事的事情就是身体力行，选择正确的工具和方法，都说完事开头难，正确的行动，是Agentic AI的开始！
