在年度云计算盛会AWS re:Invent大会上，亚马逊云科技（AWS）再次成为焦点。AWS Agentic AI副总裁Swami Sivasubramanian发表主题演讲，详细阐述了为何亚马逊云科技是构建和运行智能体的理想选择，并发布了一系列智能体开发新工具，引发行业广泛关注。
此次发布的新工具中，Strands Agents SDK智能体框架新增对Typescript和边缘设备的支持，为智能体构建带来更多便利。Typescript作为全球广受欢迎的编程语言，其加入使得全栈智能体应用的构建更加轻松。Strands Agents SDK全面支持Typescript的核心特性，包括类型安全、async/await异步语法等，开发者可借助AWS CDK全程使用Typescript构建完整的智能体技术栈。同时，新增的边缘设备支持功能，让客户能够构建在小型设备上运行的自主式AI智能体，推动智能体在汽车、游戏、机器人等领域的广泛应用。
Amazon Bedrock AgentCore智能体平台也迎来多项创新。该平台专为安全、大规模构建和部署智能体而设计，兼容各类框架和模型。此次新增的策略功能，允许企业为智能体的操作设定明确边界，通过独立于智能体代码的实时确定性控制，主动拦截未授权操作。企业只需用自然语言描述规则，即可创建精细化策略，确保智能体始终在设定的规则边界内运行。评估功能则帮助开发者基于智能体的行为持续检测其质量，提供13种预置评估器，覆盖多个常见质量维度，开发者还可灵活编写自定义评估器。情景记忆功能自动保存交互过程中的关键事件和状态，助力智能体从过往经验中学习，提升决策水平，包含短期记忆和长期记忆，并能在这些记忆基础上叠加特定交互场景的上下文信息。
在模型定制方面，Amazon Bedrock与Amazon SageMaker AI推出全新功能。Amazon Bedrock的强化微调功能——Reinforcement Fine-Tuning（RFT），简化了模型定制流程，让客户无需深厚专业知识即可提升模型准确率。相比基础模型，该功能平均可提升66%的准确率，帮助客户通过更小、更快、更具成本效益的模型获得更优结果。操作流程简便，开发者选择基础模型，指定调用日志或上传数据集，选择奖励函数后，自动化工作流会全程处理微调流程。发布初期，该功能将支持Amazon Nova 2 Lite模型，后续将逐步兼容更多模型。Amazon SageMaker AI新增的Model Customization深度模型定制功能，满足领域专家对AI工作流的深度控制需求。提供智能体驱动模式和自主引导模式两种体验，让开发者能够运用先进的定制技术，包括基于AI反馈的强化学习等，支持Amazon Nova以及Llama、Qwen等热门开源模型。
针对模型训练成本高昂且流程繁琐的问题，Amazon SageMaker HyperPod推出Checkpointless Training无检查点训练功能。传统基于检查点的恢复方式耗时且成本高昂，而无检查点训练功能无需人工干预，即可在数分钟内自动从基础设施故障中恢复，使包含成千上万张AI加速器的集群训练效率最高可达95%。该功能简化了模型训练与部署的基础设施管理，最高可降低40%成本，让客户能够更快地将定制模型部署到生产环境。
为解决智能体应用和流程部署后的可靠性问题，亚马逊云科技构建了端到端服务Amazon Nova Act。该服务帮助开发者构建、部署和管理大量可靠的智能体，实现生产环境用户界面（UI）工作流程的自动化。Amazon Nova Act正式版已全面可用，与Amazon Nova、Bedrock和AgentCore深度集成，能够大规模地提供超过90%的任务可靠性。它基于定制的Amazon Nova 2 Lite模型，具备Web质量保证测试、数据录入、数据提取和结账流程等核心功能，采用垂直集成和同步训练的方法，实现规模化下更高的任务完成率，适配客户使用的各种集成开发环境（IDE），是一套可扩展的框架。
