亚马逊AI代理重磅升级，助力企业成本劲省35%！

亚马逊云科技（AWS）年度技术盛会 re:Invent 2025 已于近日落下帷幕，此次大会再次以海量新产品发布和主题演讲吸引了全球目光，并伴随着众多客户成功案例的分享。贯穿大会的主旋律，毫无疑问是面向企业级应用的AI技术创新。今年的重点集中于如何赋予客户更强大的AI代理（AI Agent）自定义控制能力，其中包括AWS宣称能够通过学习用户习惯并独立工作数天的智能体。

AWS re:Invent 2025 于12月2日拉开帷幕，并持续至12月5日。AWS首席执行官Matt Garman在大会首日的主题演讲中，深入阐述了AI代理释放AI“真实价值”的理念。

Matt Garman在12月2日的演讲中表示：“AI助理正逐渐向AI代理演进，后者能够代表您执行任务并实现自动化。我们正是在这里，看到了AI投资带来实质性业务回报的曙光。”

12月3日，大会继续聚焦AI代理信息，并深入探讨了客户案例。AWS智能代理AI副总裁Swami Sivasubramanian发表了主题演讲。他的乐观情绪，或许已不足以形容现场的热烈气氛。

Swami Sivasubramanian在演讲中指出：“我们正处于一个巨变的时代。人类历史上首次能够用自然语言描述我们希望完成的任务，而智能代理则能生成计划、编写代码、调用必要的工具并执行完整的解决方案。智能代理赋予了您无限的构建自由，极大地加速了从创意到影响力的转化速度。”

虽然AI代理新闻无疑将贯穿AWS re:Invent 2025始终，但大会期间也发布了其他重要公告。以下是新媒网跨境为您整理的重点关注内容。

大语言模型（LLM）定制化再升级

AWS宣布推出更多工具，旨在助力企业客户构建专属模型。具体而言，AWS表示正为Amazon Bedrock和Amazon SageMaker AI新增功能，以简化定制化大语言模型（LLM）的创建流程。

例如，AWS将无服务器模型定制功能引入SageMaker，使得开发者无需考虑计算资源或基础设施，即可开始构建模型。该无服务器模型定制功能可通过自主引导路径或通过提示AI代理进行访问。

AWS还发布了Bedrock中的强化微调（Reinforcement Fine Tuning）功能，允许开发者选择预设的工作流或奖励系统，并由Bedrock自动完成从启动到结束的定制化过程。

亚马逊首席执行官分享核心数据

亚马逊首席执行官安迪·贾西（Andy Jassy）在其社交媒体平台X上，就AWS首席执行官Matt Garman的主题演讲进行了阐述。他传递的核心信息是：AWS当前一代与英伟达竞争的AI芯片Trainium2已经带来了可观的收入。贾西的评论与新一代芯片Trainium3的发布紧密相关，旨在预示该产品未来的光明营收前景。

数据库成本优化方案落地

在数十项公告中，有一项已赢得业界喝彩——折扣。具体来说，AWS宣布推出数据库节省计划（Database Savings Plans），承诺在1年期限内，客户若能保持一致的用量（按小时计费），其数据库成本可降低高达35%。

该公司表示，这项节省计划将每小时自动应用于支持的数据库服务中的合格用量，而超出承诺部分的额外用量则按按需费率计费。

外媒首席云经济学家Corey Quinn在其题为“六年抱怨终获回报”的博客文章中对此进行了精辟总结。

AI训练芯片与英伟达兼容性

AWS推出新版AI训练芯片Trainium3，并同步发布了搭载该芯片的AI系统UltraServer。简而言之，这款升级后的芯片性能卓越，承诺在AI训练和推理方面均实现高达4倍的性能提升，同时能耗降低40%。

AWS还透露了未来规划。该公司已在开发Trainium4芯片，该芯片将能够与英伟达（Nvidia）的芯片协同工作。

AgentCore功能进一步扩展

AWS宣布在其AgentCore AI代理构建平台中新增多项功能。其中值得关注的一项是AgentCore中的策略（Policy）功能，它使开发者能够更便捷地为AI代理设置行为边界。

AWS同时表示，AI代理现在将能够记录并记住用户的相关信息。此外，AWS还宣布将通过13个预构建的评估系统，协助客户对AI代理进行评估。

不间断的AI代理“工作蜜蜂”

AWS发布了三款全新的AI代理（这一术语再次出现），统称为“前沿智能体”（Frontier agents）。其中一款名为“Kiro自主智能体”，它能编写代码，并旨在学习团队的工作方式，以便能自主运行数小时甚至数天。另一款新智能体负责安全流程，例如代码审查；第三款则处理DevOps任务，如在新代码上线时预防事故。这些智能体的预览版现已开放。

Nova模型与服务系列上新

AWS正在其Nova AI模型家族中推出四款新AI模型——其中三款专注于文本生成，一款具备文本和图像创建能力。该公司还宣布推出一项名为Nova Forge的新服务，允许AWS云客户访问预训练、中训练或后训练的模型，客户随后可根据自身专有数据对其进行进一步训练。AWS的核心主张在于提供高度的灵活性和定制化能力。

Lyft：AI代理实践案例分析

打车服务公司Lyft是众多在本次大会上分享成功案例的AWS客户之一，他们展示了产品如何影响其业务。Lyft正通过Amazon Bedrock上的Anthropic Claude模型，创建一个AI代理来处理司机和乘客的咨询与问题。该公司表示，该AI代理已将平均解决时间缩短了87%。Lyft还透露，今年司机使用该AI代理的比例增加了70%。新媒网跨境了解到，此类真实案例为企业客户提供了极具价值的参考依据。

面向私有数据中心的AI工厂

亚马逊还发布了“AI工厂”概念，允许大型企业和政府在其自有数据中心内运行AWS的AI系统。该系统是与英伟达合作设计的，融合了英伟达的技术和AWS的技术。使用该系统的企业既可以选择配备英伟达的GPU，也可以选择亚马逊最新自研的AI芯片Trainium3。这一系统是亚马逊解决数据主权问题的方案，旨在满足政府和许多企业对数据控制的需求，避免共享数据，即使是为了使用AI服务。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/amazon-ai-agent-boosts-biz-save-35-cost.html