从大模型到Agent的产业拐点 - 2025年AI产业主旋律是大模型退居幕后，Agent站上C位，技术演进趋缓、市场需求转向执行、经济价值关注ROI三重拐点叠加[2] - 产业焦点从模型参数转向工作流编排与人机责任边界定义，Agent成为AI落地的阶段性答案[2] - Gartner预测到2028年15%日常工作决策将由Agentic AI自主完成，2024年该比例几乎为零[2] Agentic AI的定义与演进 - AI Agent是能替代人类进行推理、任务规划和执行的自主软件系统，由LLM提供"大脑"，具备记忆系统和工具访问能力[3] - AI技术发展阶段：从预测AI（欺诈检测）到助手AI（聊天机器人），再到当前兴起的Agentic AI[3] - Transformer模型、海量数据与无限算力结合创造了Agentic AI发展的特殊条件[5] 亚马逊云科技的Agent战略 - 亚马逊云科技CEO称Agentic AI可能成为下一个数十亿美元规模业务，已成立直接向CEO汇报的Agent团队[2] - 财富500强企业中75%工作负载仍运行在本地，预示大规模云迁移需求[5] - 公司推出Amazon Transform（迁移任务）和Amazon Q Developer（软件开发）等垂直领域Agent[10] 企业级Agent的核心要素 - 统一AI就绪基础设施需满足安全性、稳定性、灵活性、技术领先性四要素[8] - 数据治理是关键：企业数据决定Agent的视野高度、能力范畴与决策效果，需打破数据孤岛[8][9] - 开发策略需平衡短期预期与长期影响，选择主流开放的技术栈与长期合作伙伴[9][10] 商业模式创新与行业影响 - Agentic AI将推动产品服务创新和商业模式革新，如Uber、Netflix式的范式转移[6] - 企业需从成本优化转向利用Agentic AI提升用户体验、革新商业模式并获取高额回报[6] - 初创公司如Cursor（代码编辑器）、Perplexity（搜索引擎）已通过AI集成创造新商业形态[6] 技术实施与生态协同 - 企业级应用优先考虑安全性与韧性，C端产品更侧重用户体验[7] - 亚马逊云科技通过Amazon Bedrock提供基础设施、数据库和计算能力支持合作伙伴开发[11] - 市场需更多Agent选择，生态协同将加速整体发展[11]