从概念到生产级部署：AWS如何破解Agentic AI落地难题？

主要观点总结

本文介绍了亚马逊在人工智能领域的新发展，特别是其围绕Agentic AI的升级和推出Amazon Bedrock AgentCore的情况。文章涵盖了AWS在存储、运行时环境、身份管理、网关服务、代码解释器、可观测性等方面的新服务，以及它们如何共同构成了一个“AI超级工厂”。同时，文章还提到了AWS在向量存储、开源SDK、IDE以及Marketplace等方面的新动作，并讨论了企业在构建Agentic AI时需要考虑的因素。

关键观点总结

关键观点1: Amazon Bedrock AgentCore成为关注焦点

Amazon Bedrock AgentCore作为交付企业级AI Agents的核心，帮助开发者快速、安全地规模化部署和运行AI Agent，支持任意开发框架和对接各类AI模型。其包括7个模块，可简单理解为AWS版的“AI Agent超级工厂”。

关键观点2: AWS推出了一系列新产品和服务来支持Agentic AI

包括Amazon S3 Vectors、Strands Agents SDK、Kiro等，这些服务为Agentic AI提供了强大的支持，包括向量存储、极简主义AI代理框架和规格驱动开发的AI集成开发环境等。

关键观点3: AWS Marketplace的升级使AI Agents的获取和部署更加便捷

用户现在可以像安装App一样，将AI Agents装进自己的账户。新的“AI Agents and Tools”商品类别提供了丰富的商品形态，包括即插即用的Agent镜像、工具插件等。

关键观点4: AWS在生态建设和合作伙伴选择上的优势

AWS通过一系列升级举措，在技术实力、服务能力以及生态建设等方面展现出显著优势。企业在构建Agentic AI时需要选择合适的合作伙伴和技术栈，AWS可能是一个不错的选择。

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