对话亚马逊云科技全球技术总经理Shaown Nandi:Agentic AI如何重构企业生产力
Shaown Nandi深以为然,他提到◆★★■,大型企业的需求通常非常具有挑战性。在亚马逊云科技,我们在提供服务,比如通过Amazon Bedrock帮助客户构建应用时,首先考虑的就是几个核心点。
第三,灵活性,若要很好地支持企业的全球业务拓展★◆★★■,云需要提供大环境不确定性下灵活应对的确定性。第四★★◆■,技术领先性,AI发展日新月异,云需要与时俱进■◆,才能很好地支持企业的AI创新。所以企业选择云服务商不光要看其当下的技术能力◆★■★■★,还要看其是否以云为主业■◆◆◆■■、是否有合理的营利,能支持长期、高强度投入,未来还能保持领先。
比如,Uber、 Airbnb创造了共享经济模式,Netflix开创了订阅制内容消费模式。随着AI的快速发展,还有很多初创企业正在致力于创造新的商业奇迹。初创公司Cursor将AI深度集成到代码编辑器中,革新了编程方式;Perplexity,通过AI实时搜索引擎,提供了全新的信息获取和知识探索的方式。
近日钛媒体App对话了亚马逊云科技全球技术总经理Shaown Nandi,获悉亚马逊云科技如何看待Agentic AI,以及如何推动Agentic AI实践的底层逻辑。
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Shaown Nandi认为,新的transformer模型、海量可用数据和几乎无限的计算能力的结合,创造了一些真正特别的条件■★★。最初,企业并不确定生成式AI是否会产生长期■★★、有意义的影响。这项技术未经验证,在许多情况下成本很高★◆◆◆■,而且存在安全性、隐私性和准确性方面的问题。
最后,要实现Agentic AI价值创造,企业还需要有明确的策略并快速高效地执行。企业需要对Agentic AI价值创造有客观的预期:短期不要有过高不切实际的期望■★■★◆■,但是长期一定不能低估它将会对各行各业带来的影响■◆★★◆■。
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亚马逊云科技也总结了构建AI Agent的关键要素,第一★◆★◆★★,需要统一的AI就绪的基础设施;第二,需要聚合并治理过的AI就绪的数据;第三,需要明确的策略和快速高效的执行。
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Shaown Nandi总结表示,“我们的目标是让市场上拥有更多Agent和模型的选择。我们非常重视与合作伙伴的协同★★,希望能为他们提供底层技术能力,包括Amazon Bedrock、基础设施服务★◆★、数据库能力、数据处理能力和计算能力,帮助他们更高效地开发符合自身需求的应用,从而推动整个市场更快、更有效地发展◆■★◆。”(本文首发于钛媒体APP◆■,作者 张帅,编辑 盖虹达)
“在云计算刚兴起时■◆◆★■,我们也经历过类似阶段,很多客户都是在经历问题后逐步总结经验◆■■◆、形成规范。所以我们现在的企业客户尤其重视我们的服务韧性、安全性和可控性。★■◆◆◆★”他说。
首先,企业需要有统一的AI就绪的基础设施★★★■■。在Agentic AI时代,企业上云的关键是选择一朵对的云◆■■■。而若想选择对的云,企业需要考虑以下因素:第一,安全性★■◆★,这是底线;第二,稳定可靠◆★■,因为云会成为未来Agentic AI■■■◆■★“数字员工”的工作场所,云的稳定可靠将给企业的Agentic AI “数字员工◆◆■■◆■”提供一个好的工作场所■■◆★★。
在过去几年中■★◆★◆,AI技术经历了几个重要的发展阶段:从最初的预测AI(用于欺诈检测、风险监控等)◆■★■,到助手AI(如聊天机器人)■◆,再到现在正在兴起的Agentic AI★◆◆■◆。每个阶段都带来了新的能力和可能性。
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而目前来看,客户在越来越多地使用Agent■★★◆◆◆。建立Agent的过程中,会回馈生成更多的数据◆■★★,这些数据需要存储★◆★★,客户也需要访问更多的数据,以获得更有效的决策和更好的结果■■★★■★。随着Agent越来越流行、应用规模不断扩大★◆★■◆■,也被更多人接受,亚马逊云科技可以提供更好的技术方案,帮助企业更高效地运行Agent系统、优化运营、降低成本◆■■◆■◆。
在亚马逊云科技中国峰会上◆■★,亚马逊全球副总裁◆■★、亚马逊云科技大中华区总裁储瑞松表示★★★◆,Agentic AI时代,最令人兴奋的将是产品服务乃至商业模式的创新★■◆,因为能高效创新的企业将有机会大幅度提升客户和用户体验,革新商业模式,获取高额价值回报。
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亚马逊云科技CEO Matt Garman此前表示:Agentic AI有可能成为亚马逊云科技下一个数十亿美元规模的业务。为此,几个月前,亚马逊云科技成立了直接向CEO汇报的Agentic AI团队◆■★◆■★。
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对于企业级应用★■,安全性和韧性必须在设计初期就被纳入考量,在此之后再去考虑功能的实现。但如果是面向C端的应用或产品,开发初期通常更关注是否能打造出让用户眼前一亮■◆◆、使用体验好的功能,然后才逐步去补充对风险的考虑。这是两者之间有非常本质的区别。
相较于由Agent自主决定的模式★◆★◆,企业级客户更倾向于确定性■■■,有行业人士对钛媒体App表示,工程化能力在AI Agent的重要性被低估了。
储瑞松指出,我们处在一个企业经营范式转移的关口★■■★。疫情以来,在大环境的不确定下,很多企业聚焦于成本优化,谋求生存之道。而Agentic AI时代的到来,企业更需要考虑的是,利用Agentic AI加速创新、大幅度提升客户和用户体验◆■★◆,革新商业模式,获取高额价值回报,同时提升运营效率、降低成本的具体路径。用AI创新、创造价值的重要性将极大提升,变得比成本优化重要得多。
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关于Agent开发类型,Shaown表示◆■★,原则上所有的Agent都可以由客户和合作伙伴开发◆■★◆,亚马逊云科技会专注于与自身专业知识相关的Agent★◆★,例如推出专注于迁移任务的Amazon Transform★■★◆■■,或在Amazon Q Developer中构建软件开发相关的Agent。
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企业Agentic AI■■■“数字员工” 作为一个整体◆★★■◆,所需的数据有没有■★■■■★、能不能被访问、质量是否高,决定了它们能给企业创造价值的多少★★■。所以◆★★■,要最大化Agentic AI 能给企业带来的价值创造★■◆,企业必须打破数据孤岛,有效聚合和治理数据。Agentic AI“数字员工◆■★★◆★”是仅仅能帮助个别人★◆■★、个别团队,还是大的部门◆■■■■★、乃至整个企业,取决于数据是否是企业级、以及是否经过聚合和治理◆■■★★。
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同时◆■★,企业还要选择合适的合作伙伴和技术栈。在选择时★★★★◆★,企业不应只关注技术指标◆◆★,而应选择主流★■★、开放、安全、可持续且深刻理解企业业务,能长期陪伴的合作伙伴。同时,所选择的技术栈也需要能支持Agentic AI开发的主要模式,如workflow、 graph、swarm等■◆◆。在明确的策略下快速高效的执行非常重要。能快速实践Agentic AI应用、并及时总结经验、迭代提升、推广复制的企业,将有可能更早地从中获益★■★■、并叠加膨胀获益,从先人一步发展成为持续领先★★◆■。
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“随着Agent的发展,与云相关的使用活动也在相应增长。”他说★◆★◆■,“现在财富500强的大企业中,有75%的工作负载仍然运行在本地。这意味着未来他们有大规模的迁移任务。很多实践目前都还处在实施的早期阶段,Agent在未来会有非常快速的发展和广阔的前景。”
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产业正站在一个新的拐点——从★■★“工具型应用”向“代理型(Agentic AI)应用”的范式转变。Gartner 将“Agentic AI”列为年度十大战略性技术趋势,并做出了一个令人深思的预测:到 2028 年,15% 的日常工作决策将由 Agentic AI 自主完成,而这一比例在 2024 年几乎为零。
Agent元年的本质,是大模型技术演进曲线趋缓■◆■■★◆、市场需求从问答到执行、经济价值关注可量化ROI的三重拐点叠加。产业的关注焦点◆★◆■,已从模型参数转向复杂工作流的可靠编排能力与人机责任边界定义,当大模型的技术狂欢遭遇商业理性,Agent成为AI落地的阶段性答案◆■。
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AI Agent是能够替代人类或系统运用 AI 进行推理、任务规划和执行的自主运行软件系统。AI Agent的大脑由大语言模型(LLM)提供支持,使其具备了类似人类的思考能力◆★■◆■,搭配记忆系统用于储存和处理信息,具备丰富的工具访问能力,可以连接各种API和系统■◆■★◆■,就像人类使用各种工具完成工作一样■◆◆★■。
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第二■★★,企业也需要聚合且治理过的AI就绪的数据。在AI时代■■◆■◆,企业独有的、能给企业带来差异化价值的是数据,这也是很多企业最重要的战略资产★★。企业数据是否AI就绪是决定企业AI应用水平天花板的重要因素。数据决定一家企业未来Agentic AI■◆“数字员工”的视野高度、能力范畴、决策水平和执行效果。
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