从工具到“队友”：Agentic AI进入企业生产力“下一站”

中经记者 谭伦 北京报道

随着全球AI技术迈入“深水区”，当下产业正迎来范式变革，AI正在从一个被动响应的工具，进化为能够自主推理、规划和执行的“Agentic AI”（智能体AI）。据Gartner最新预计，到2026年年底，40%的企业应用将集成任务型智能体。IDC 则认为，到 2027 年，智能化自动化将增强超过40%的企业应用能力，智能体相关投入将持续扩大。这都预示着，企业智能化改造正从试点走向规模化落地。

在此背景下，亚马逊云科技上月举办了What's Next全球峰会，带来了一系列重磅发布，包括推出Amazon Quick全新桌面版、升级Amazon Connect至四款Agentic AI解决方案、与OpenAI宣布深化合作等系列举措，力图将这些技术创新转化为企业触手可及的智能生产力。

对此，亚马逊云科技解决方案架构总经理陈晓建近日在接受《中国经营报》及其他媒体采访时表示，Agentic AI 正在从根本上重塑企业运营模式。“未来每家企业内部，每一个能想到的领域都会有数十亿个Agent在运营。” 陈晓建指出，当前AI正在以一个前所未有的速度，从零开始重塑企业现有的所有流程。

据官方介绍，目前，作为最容易被企业用户直接感知的新技术之一，Amazon Quick桌面版应用已进入 MacOS 和 Windows 预览，支持访问本地文件、系统级通知和桌面控制，把 Quick 从浏览器延伸到员工的真实工作现场。

从产品定义看，亚马逊云科技并不将Amazon Quick 当作一个普通聊天助手。陈晓建强调，Amazon Quick 是按照企业级标准来做的，“支持多人协同的 Spaces，还有最重要的安全、合规与治理”。

同时，亚马逊云科技产品部AI技术总监郭韧补充指出，Amazon Quick 的价值在于把企业里原本散落在邮件、聊天、CRM、BI 和业务系统里的信息统一起来，客户不只是“问问题”，而是能直接在同一界面完成搜索、决策和执行。亚马逊云科技官方也将Amazon Quick 定义为工作 AI 助手，核心卖点正是把工具、数据和团队集中到一个地方。

记者注意到，在目前的AI工具市场上，诸如“养龙虾”（OpenClaw）、“养马”（Hermes）等开源或个人AI应用形态层出不穷，吸引了大量个人用户的关注。然而，当这些工具试图走向企业办公环境时，往往会面临数据集成、权限隔离和合规审计等“硬骨头”。

对此，郭韧坦言，同类型的产品或类似的使用体验，很难真正实现企业内部的数据集成与严苛的安全管控，而这部分能力对企业客户而言是生死攸关的。郭韧表示，Amazon Quick可被视为一个“集大成者”，它将亚马逊云科技过去在不同领域的经验集成到了一个统一的产品中，借助Amazon Q Business内置的连接器去对接工具，通过Amazon QuickSight去集成不同的数据源，从而为企业终端用户提供跨桌面、Web和移动端的多端统一体验。

如果说 Amazon Quick的目标是“让办公更像一个统一工作台”，那 Amazon Connect 的升级则更像把 Agentic AI 直接放进企业核心业务里。此次全面升级的Amazon Connect家族包含四款垂直方案。其中，Amazon Connect Decisions背靠的是亚马逊全球在线电商超过30年的运筹学技术积累以及管理超过4亿条库存SKU的实际业务经验。

具体而言，Amazon Connect Decisions的底层是由6个分工明确、协同工作的Agent构成的“AI团队”，其中6个队友像一个团队一样各司其职，覆盖了整个供应链工作中的预测、规划、分析、建议和闭环执行。据陈晓建介绍，该系统具备极强的“可解释性”，AI的每一个洞察和建议都会附带清晰的推理过程，破解了传统AI决策的“黑盒”疑虑。同时，在需求智能方面，它能跨销售、市场、财务等部门协调共识，形成单一计划，并在实际偏差超过阈值时自动响应。

而智能工具Amazon Connect Talent， 则将这种逻辑延伸到了招聘，其源自亚马逊庞大的人力资源管理实践——如在业务旺季时，亚马逊曾需要在短期内招募大约25万名季节性员工，这种海量的自动化招聘经验，成为构建垂直Agent的坚实底座。据悉，其可以在 7×24 小时内完成语音面试、技能评估和候选人筛选，并把最终录用权留给招聘负责人。

此外，在大模型竞争日趋白热化的今天，大模型厂商与云巨头的联合正成为一种新的趋势。因此，此番亚马逊云科技与 OpenAI 的合作也成为业界关注的焦点。对此，亚马逊云科技官方宣布，OpenAI的最新模型、编码工具Codex 和由其提供支持的托管Agents均已进入Amazon Bedrock的limited preview，同时，企业可以继续使用Amazon Bedrock 原有的 API、Amazon IAM、PrivateLink、加密和治理能力。

郭韧表示，过去企业如果通过其他途径采购Codex及其他前沿工具，需要增加新的供应商，采购与合规支出流程非常烦琐。而现在，通过 Amazon Bedrock 访问 Codex，Token 消耗可以直接计入Amazon Bedrock 计费，不需要额外引入新的供应商和采购流程。

除了商务层面的便利性外，云原生环境为大模型带来的“安全加固”才是企业最核心的诉求。亚马逊云科技产品部AI产品总监夏展望指出，全球大量客户的数据和应用已经跑在亚马逊云上，以往客户为了使用最前沿的模型，往往需要在“最高智能”与“企业安全合规”之间做权衡和妥协。而如今，通过将OpenAI模型融入Amazon Bedrock，客户无须在智能和治理之间妥协。

陈晓建强调，亚马逊云科技推出Amazon Bedrock平台时的初衷，就是将其定位为一个开放的模型商店。无论是早期战略合作的Anthropic，还是最近新加入的OpenAI，抑或是中国本土的大模型，亚马逊云科技的唯一目标就是把最前沿的模型选择权毫无保留地交给客户。

据Gartner发布的最新预测，到2026年年底，全球将有超过40%的企业在生产环境中部署Agentic AI系统，智能体正成为数字化转型的核心驱动力。然而，Agent的大规模落地并非空中楼阁，它极度依赖底层基础设施、模型编排以及安全治理的协同。亚马逊云科技这轮动作。将底层算力、模型层、数据层、Agent 开发平台和垂直应用层连成一条链，无疑也在释放一个信号：Agentic AI 不再是未来的概念，而是已经开始进入企业的日常。