AI Agent平台发展趋势 - 产业焦点正从大模型竞争转向能自主思考执行并解决实际问题的AI Agent平台竞争[1] - Agent被视为将进入企业核心生产系统的下一代通用能力[1] - 行业正从单个任务自动化迈向推动整个行业加速发展的协作模式[6] AWS Agentic AI平台核心组件 - Strands Agent SDK采用模型驱动方法让LLM自主处理任何场景省去预设工作流程和复杂协调代码[1] - Strands Agent SDK已开源新增支持TypeScript和边缘设备五个月下载量超500万次[2] - Amazon Bedrock AgentCore解决Agent在生产环境稳定安全大规模部署问题具备从0到数千并发能力[2] - AgentCore Identity通过几行代码实现AWS应用与SlackZoom等第三方应用无缝身份访问管理[2] AI Agent技术架构 - 每个Agent由三个关键组件构成模型负责推理规划执行代码定义身份和能力工具让Agent活起来[3] - AgentCore Memory推出情景记忆功能使AI Agent能记住并从过去经历中学习越丰富越智能[5] - 工具范畴包括后端API知识库与数据库访问权限代码解释器网页浏览器等实际操作支持[3] 模型训练与优化技术 - Bedrock RFT自动化所有复杂RL流程让开发者无需理解奖励建模策略优化就能使用RLAIF[5] - SageMaker AI推出无服务器模型定制功能不再需要繁琐的基础设施准备[5] - Nova Forge开放训练模型计划提供中间检查点访问允许混合专有与基础训练数据[5][6] - SageMaker HyperPod Checkpointless Training故障恢复从数小时缩短到数分钟节省高达40%训练成本[6]