Gartner的预测给出了一个明确的时间线：到2028年，15%的工作决策将由具备自主决策能力的Agentic AI独立完成。Gartner的预测像是敲响了警钟，提醒企业留意智能体的价值，因为留给企业的反应时间，可能比想象中要短得多。
很多企业已经在用智能体构建竞争优势了
Agentic AI（智能体）究竟意味着什么？如果说对话式生成式AI是需要人类不断提问和引导的高级助理，那么AI智能体就是能够理解目标，然后自主拆解任务、调用工具、协同工作的“智能数字员工”，而拥有这种“员工”的企业将获得竞争优势。
换言之，当你的团队还在手动处理数据、分析报告时，你的竞争对手可能已经部署了AI智能体，不知疲倦地开始工作了。而这些已经不是未来的愿景，而是正在发生的事实，接下来的案例都足以让旁观者感到震惊：
制造业巨头、《财富》500强公司捷普（Jabil）与亚马逊云科技合作，仅用三周便部署了基于Amazon Q的智能车间助手，不仅能连接多个数据源，还将数据处理时间缩短74%，减少故障排除时间并提升诊断准确性。当更多企业还在为打通数据孤岛开会，捷普已在供应链和采购部门推广类似方案了。
制药巨头阿斯利康（AstraZeneca）正通过使用亚马逊云科技技术构建智能体协同工作流来分析诊疗文档。工作流有三个智能体：第一个智能体将自然语言转化为SQL查询，第二个进行结果可视化，第三个生成全面报告。这套工作流将查询响应时间缩短了50%，使其在新药研发和市场洞察上获得显而易见的优势。
宝马集团的联网车辆后端系统每天处理着来自2300万辆汽车的170亿次请求，产生高达197TB的数据洪流。宝马与亚马逊云科技构建的AI解决方案，能自动分析系统架构和日志，在数分钟内精确定位服务中断的根本原因。而这项工作，在一些企业里可能需要多个团队耗费数小时进行人工排查。
全球农业领先企业先正达（Syngenta）利用亚马逊云科技的AI技术开发了Cropwise AI这一农业智能体解决方案。它能同步解析气象、土壤、作物生长周期等多维信息，并在极短的事件为农户生成个性化、数据驱动的种植建议。当其他农业方案还在依赖历史数据和专家经验进行指导时，先正达已经能实施提供精准的农事服务了。
Warner Bros. Discovery Sports Europe利用亚马逊云科技的Amazon Bedrock打造了AI驱动的资料库，支持让山地自行车赛事解说员缩短资料准备时间，并显著提升解说的准确性与表现力。当一些赛事团队还在为资料信息检索疲于奔命时，有人已经用AI抢先一步赢得观众的心了。
这些案例传递的信息很明确：AI的价值已经开始显现，智能体已经在各行各业展现出实际应用价值。这些案例既提供了很好的示范效应，也为那些面对AI智能体感到迷茫了企业敲响了警钟：是时候行动起来了！
亚马逊云科技生成式AI技术创新中心加码投入1亿美元
“在与数千家客户的合作中，我们总结出一个明确的规律：最成功的AI部署都始于强大的数据与云基础设施。”亚马逊云科技生成式AI创新与交付团队负责人Taimur Rashid的一篇博客中这样写道。
生成式AI的落地不仅需要大模型，还经常需要用到企业的私有数据。亚马逊云科技的用户不仅可以使用多种底层芯片，以及来自Amazon Bedrock的模型，也可以调用原本就在云上的很多数据，这些都为企业快速落地智能体提供了便利。
但这还远远不够，2023年，亚马逊云科技成立了一个近五百人组成的“AI特别组织”——生成式AI技术创新中心。这里不仅有懂技术的专家，还有行业专家团队帮你分析业务、挖掘AI用例。如果想跳过一些坑，这里有掌握最佳实践的专家给你引路。
Taimur Rashid在采访中表示：“团队涵盖战略师、科学家、工程师和顾问等，为客户提供从构思、探索、实验到部署生产的生成式AI全生命周期的支持。通过将前沿科技与实际应用深度融合，最快可在45天内交付可立即部署的解决方案。”
过去几年里，这个“AI特别组织”支持了超过1000个不同的合作项目，已为包括F1、福克斯、新加坡政府科技局、Itaú巴西联合银行、纳斯达克、美国国家橄榄球联盟、瑞安航空和标普全球在内的众多客户提供支持，实现数百万美元的生产力提升。
当看到智能体的技术趋势，看到这么多用户都尝到了AI智能体的甜头，亚马逊云科技高调宣布再向生成式AI技术创新中心追加1亿美元投资。Taimur Rashid表示，投资将主要用于以下五大方面：
第一、帮助客户发展 Agentic AI能力；第二、深化与初创企业的合作；第三、加大对工程化能力的投入，助力客户规模化创新并快速实现价值；第四、强化与合作伙伴的协作；第五、继续提升科学技术能力，探索前沿科技创新与应用。通过刚才提到的五大投入方向让服务能力变得更强、更快、更广、更前沿，既要帮助客户节省成本，也要为客户创造新的收入。
这一切当然离不开合作伙伴，亚马逊云科技还推出了亚马逊云科技生成式AI合作伙伴创新联盟，筛选全球顶尖的系统集成商，为他们提供长达一个月的沉浸式实践培训，将亚马逊云科技的这套经验和打法快速复制到生态伙伴中。
如果企业还在按部就班，自行招聘AI人才、摸索AI技术技术路径、自己组织和管理数据，在面对那些得到“AI特别组织”支持的友商时，从一刚开始就已经落后了。那些没能跟上的企业，可能会面临增长放缓甚至业务萎缩的风险。
亚马逊云科技“AI特别组织”里的中国团队
为了更好地支持中国客户，亚马逊云科技生成式AI技术创新中心打造了一支专属团队，帮助在中国的企业以及出海的企业，将前沿的AI技术，转化为能创造真实商业价值的落地解决方案。
团队由常驻一线主要城市的AI技术经理、战略师、应用科学家和深度学习架构师等AI技术专家组成。提供从最初的“头脑风暴”构思，到技术选型探索，再到模型训练实验，直至最终的生产部署的一站式“陪跑”服务。
资料显示，团队已为超过一百多家客户提供了生成式AI相关服务，如金山办公（WPS）、合合信息、货拉拉、Shulex、Goodnotes等，覆盖了制造、金融、软件、游戏以及消费与零售等中国经济的关键行业。
金山办公（WPS）是知名的办公软件提供商，在中国团队的合作下，利用Amazon Bedrock的灵活性，仅用2个月就推出了功能强大的海外版WPS AI，覆盖30多种办公场景，并有效节约了35%的成本。
合合信息与中国团队合作推出基于Amazon Bedrock的Agentic AI终端客户端——Chaterm.AI。该方案支持自动化、隐私水印和批量操作，通过自然语言即可完成DevOps任务，它还基础设施故障诊断时间缩短60%，大幅降低运维复杂度。
配送和物流公司货拉拉与中国团队合作，利用Amazon Bedrock开展大语言模型对话质量检查，最终选用Claude模型并结合零样本/少样本提示技术，使准确率、精确率和召回率平均提升5%，提示词长度缩短30%以上。
消费者洞察（VOC）服务商Shulex调用Amazon Bedrock上的Claude系列模型，打造了“AI Agent客服机器人”和“VOC Insight消费者洞察”等生成式AI方案，帮跨境电商提升客服效率并打造差异化产品，使用户满意度提升15.4%，留存率提高12.1%。
结语
当看到国内外这么多企业都在快速构建智能体应用，可以感受到，AI时代的企业竞争，似乎更多是信息差和执行力的竞争。
亚马逊云科技通过追加1亿美元投资，并持续强化其在中国本土的团队与生态，似乎是在说，通往未来的快车道已经铺就，顶级的领航员也已就位。现在，唯一的变量，就是你决定上车的时机。
