多智能体AI技术趋势 - 多智能体技术成为大模型发展的下一个重要方向，Grok 4、Kimi K2等产品已展示其自主理解环境、规划行动和利用工具解决复杂问题的能力[1][2] - 大语言模型(LLM)正进入重大版本迭代阶段，新技术落地速度超预期，亚马逊云科技已推出Agentic AI全套解决方案[3][4] - AI Agent具备任务规划、长期记忆和自主学习能力，将深刻改变软件构建方式和人机交互模式[6][7] 亚马逊Agentic AI技术架构 - 推出Amazon Bedrock AgentCore架构，包含7项核心服务，支持企业级安全Agent的构建与部署[13][14] - 提供端到端开发工具链：Runtime(隔离环境)、Memory(记忆管理)、Observability(可视化调试)等七大组件[18][23] - 该架构显著降低AI应用部署成本，使智能化产品首次具备大规模实用性[20][21] 模型生态建设 - Amazon Bedrock托管模型厂商从7家增至12家，新增TwelveLabs等支持文本/音视频/编程多模态能力[24] - Nova基础模型家族6个月内新增8款模型，包括浏览器操作型Nova Act(任务完成率>90%)和语音模型Nova Sonic[29][34] - 平台支持10000+客户使用Nova系列模型，形成从轻量级到高性能的完整产品链[30][31] 多Agent协作开发 - Strands Agents SDK升级至V1.0，支持MCP和A2A协议，将复杂开发工作从数月缩短至数小时[38][39] - 引入四大协作原语：Agents-as-Tools(任务委派)、Swarms(自组织团队)等，实现从串联到主动协作的跨越[41][42] - 新增会话管理器和异步执行能力，满足生产环境大规模部署需求[44] 数据与成本优化 - 推出原生向量存储服务S3 Vectors，降低90%存储成本同时保持亚秒级查询性能[48][50] - 集成Amazon Bedrock知识库支持低成本RAG应用开发，联动OpenSearch实现分层向量策略[52] - 构建Agent应用市场，提供即插即用解决方案加速AI战略落地[53][55] 应用场景革新 - 开发工具Kiro实现规范驱动开发，自动生成任务/测试/文档，结构化流程提升交付效率[56][57] - 通过Amazon Q、Bedrock Agents、Strands Agents三大工具覆盖企业全场景Agent部署需求[58] - 技术成熟度领先行业，提供唯一支持自动推理检查的幻觉防护机制和跨模型安全评估API[66]