“我们正在进入一个拥有数十亿Agent的世界”，在re:Invent2025的开场演讲中，亚马逊云科技CEO Matt Garman如此表示。
他认为，Agent的出现正在成为AI发展的拐点，将AI在各行各业付诸实践，改变我们的工作、生活、学习方式。
与此同时，具有强大执行能力的Agent也正在重塑软件形态，对传统软件的价值链产生冲击。在此过程中，软件将从以流程和功能为核心，逐步转向以能力和执行为核心，即从App模式走向Agent模式，进而重写软件哲学。
在过去的几十年里，企业已经构建了大量的IT系统：ERP、CRM、BI、OA、审批、监控等等。这些应用系统功能繁多，要求使用者学习复杂操作流程，点无数按钮才能完成一个业务动作，无法真正理解企业业务意图。
而具备感知、理解、规划、行动及自我反馈能力的AI Agent，能够在不依赖人工逐步指令的情况下，基于目标自主完成任务，更好地帮助企业达成业务目的。
当然，Agent虽好，但要让Agent真正发挥作用并不容易。Matt Garman表示，这需要AI基础设施、推理系统、企业数据、Agent构建工具四大核心要素的支撑。
其中，AI基础设施指的是性能强大且具有成本效益的算力，推理系统指的是选择合适的基础大模型，自有数据可以训练大模型来适应企业需求，而Agent构建工具则为企业Agent的构建、部署和运营提供支持。
值得注意的是，此次亚马逊云科技推出了Amazon AI Factory服务，即把AI基础设施部署在客户自己的数据中心里，并提供与公有云一样的运行体验。这对于那些不愿意把自有数据上传云端的企业来说，多了一份保障。
在上述四个核心要素中，算力、数据和模型，是AI既有的三件套，而Agent构建工具则是一个新鲜事物。
在re:Invent2025上，亚马逊云科技今年推出的Amazon Bedrock AgentCore，成为当之无愧的明星。这一工具平台使企业能够规模化、安全地构建、部署和运营Agent，快速完成从POC到生产环境的转换。
负责这一产品的亚马逊云科技Agentic AI产品总监Madhu Parthasarathy介绍说，自7月份首次发布以来，Amazon Bedrock AgentCore在短短几个月内快速完成了功能的丰富和完善。其采用模块式设计，每个组件可以单独使用，目前已经交付的组件有7个：Runtime、Memory、Gateway、Browser Tool、Code Interpreter、Identity、Observability。
Madhu Parthasarathy表示，Amazon Bedrock AgentCore的出现，使得企业能够更简单地、更快地构建Agent，从此前的几个月，缩短到几周，甚至几天，实现生产效率的快速提升。
他强调说，企业在生产环境部署Agent时面临很多挑战，比如安全、测试、管理等，亚马逊云科技通过功能的完善，来帮助企业应对这些挑战。比如，AgentCore Policy提供Agent与企业工具和数据交互的实时确定性控制，确保Agent的行为可预测可控；AgentCore Evaluations则可以帮助开发者持续检查基于真实行为的Agent质量，在Agent生产部署前就发现和纠正问题。
今年5月推出的开源Agent开发框架Strands Agents SDK，同样受到了开发者的欢迎，目前下载量超过500万。亚马逊云科技Agentic AI副总裁Swami Sivasubramanian表示，Strands Agents打破了传统模式，以模型驱动为核心，无需预定义工作流，让模型能自主适配各类实际场景。
re:Invent2025的另外一个明星是Kiro。这是一个用于构建和管理Agent的开发平台，采用的是企业管理者的语言，而不再是开发语言。Kiro能够读取业务流程、文档和规则，自动分析任务步骤并生成可执行的Agent，包括能力编排、工具调用和执行逻辑，是一个“从流程到Agent”的全自动化生成与运行平台。
Agent的出现，在改变软件应用形态的同时，也正在改变软件开发的范式。
在re:Invent2025期间，亚马逊云科技推出了三个被称为“Frontier Agents”的开发者工具，重新定义软件构建、安全与运维的方式，开启软件开发的新纪元。
其中，Kiro Autonomous Agent是一个虚拟开发者，能够独立完成任务并在工作中持续学习。其能够与开发流程并行运作，保持上下文理解，自动化完成从功能交付、缺陷分类到提升代码覆盖率等一系列任务；并且通过与Jira、GitHub、Slack等工具集成，持续学习团队的工作模式，加深对代码、产品及团队标准的理解。
Amazon Security Agent则承担虚拟安全工程师的角色，在应用设计、代码审查与渗透测试等环节充当安全顾问。其通过提前审查设计文档在编码前预判安全风险，精准识别代码漏洞并集成GitHub拉取请求在开发流中实时反馈，将传统耗时昂贵的渗透测试转为按需实践。
Amazon DevOps Agent则是一个虚拟运维专家，协助团队解决并预防运行故障，持续提升系统可靠性与性能。其能够精准解决并主动预防事件，提升系统可靠性与性能：像资深DevOps工程师一样调查事件、识别运营优化点，从资源、关联关系、现有可观测方案、操作手册、代码库及CI/CD管道中深度学习，关联多源遥测、代码与部署数据。
这些Agent工具，也是AI从技术展示到核心生产力工具转化的明证，正在重塑开发者的全工作流程。对企业而言，这意味着更低的开发成本、更快的交付速度和更标准化、更可治理的软件工程体系。
可以想象，进入到Agent时代，企业软件不再以“应用”为中心，而是以“任务”为中心；企业数字化也从“建系统”，转变为“解问题”，实现结果导向——自动生成报表、自动监控库存异常、自动跑完采购流程……
当然，无论是软件应用模式还是软件开发范式，从App到Agent的跃迁才刚刚开始，亚马逊云科技re:Invent 2025，也只不过是这一转变的起点，未来发展路径仍需大家共同探索。
