從亞馬遜執行長的「堅持」哲學看AI代理佈局，AWS如何讓企業在缺工潮中以代理式AI突圍？

在今年AWS re:Invent 2025大會期間，Amazon執行長Andy Jassy在一場對內部員工的談話中，分享了其當年帶領AWS團隊時的心路歷程。他提到：「只要你能堅持下去、留在船上，你可能會發現自己與一群人共同打造出非凡的事物」。而這份關於「韌性」 (Resilience)與專注於「可控因素」的哲學，不僅成為AWS成功基石，似乎也正呼應著AWS在當前AI浪潮中，從單純的生成式AI (Generative AI) 轉向更具實踐力的「AI代理」 (AI Agents)的戰略佈局。

相較於過往強調模型算力與參數規模，今年re:Invent活動的核心關鍵字無疑是「Agentic AI」 (代理式AI)。而AWS試圖透過一系列新服務，解決企業在缺工、效率瓶頸與轉型壓力下的真實痛點。

從大型語言模型到AI代理服務：從「懂你說什麼」到「幫你做事情」

在深入AWS的佈局前，必須先釐清大型語言模型 (LLM)與AI代理 (AI Agent)的本質差異。

簡單來說，大型語言模型像是擁有海量知識的「大腦」，它擅長理解、生成文本或影像，但它通常是被動的。而AI代理則是在「大腦」之外，加上了「手腳」與「工具」。AI代理不僅能理解指令，還具備規劃 (Planning)、記憶 (Memory) 與使用工具 (Tool use)的能力，能自主完成如「查詢庫存並下單」、「撰寫程式碼並佈署」等複雜任務。

然而，這也帶來了新的挑戰：安全、隱私與是否合規。當AI開始能「行動」時，企業最擔心的就是它可能「暴走」。

因此，這成為AWS此次推出Amazon Bedrock AgentCore更新的核心價值，透過新增的「Policy」 (策略) 功能，企業能以自然語言設定代理的行為邊界 (例如：禁止退款超過1000美元)，「Evaluations」 (評估) 機制則確保持續監控代理的表現，而「Memory」 (記憶) 功能讓代理能從過去的互動中學習，避免每次都像初次見面。

透過這些功能，AWS企圖解決企業導入AI代理時最擔心的「不可控」風險。

缺工潮解方：AWS前沿代理服務與AI工廠

面對全球性的缺工問題，AWS提出的解決方案並非單純的自動化，而是讓AI成為團隊有力的「虛擬成員」。此次發表的前沿代理服務 (Frontier Agents)系列，包含Kiro (虛擬開發者)、Security Agent與DevOps Agent，正是此概念的具體實踐。

Kiro能自主修復Bug、跨儲存庫協作，Security Agent則能在數小時內完成滲透測試，而DevOps Agent能迅速診斷系統故障根因。這些代理並非取代人類，而是釋放更多人力去處理更高價值的決策，解決了企業「有想法卻沒人手」的困境。

此外，AWS推出的AI工廠 (AI Factories)概念，則是將NVIDIA的頂級算力 (GB300 NVL72)與AWS的軟體堆疊直接搬進客戶資料中心。不僅能解決數據主權問題，更讓企業能以「工廠化」的規模與效率，快速訓練、佈署專屬的AI模型與代理，將AI從實驗室推向生產線。

市場趨勢：中小企業也能擁抱AI，開發者需轉型「T型」人才

這波AI代理浪潮將對市場產生深遠影響：

• 中小企業 (SMB) 的賦能：過去打造AI應用門檻極高，但隨著如Amazon Nova系列模型提供高性價比選擇，以及Nova Act簡化網頁自動化流程，中小企業也能利用AI代理處理客服、訂單管理等繁瑣工作，大幅降低營運成本，甚至藉由Nova Forge功能妥善控管模型運作方式。

• SaaS模式的演變：軟體服務將從「提供工具」轉向「提供結果」。例如Salesforce或SAP等業者已開始整合代理式AI，直接為客戶產出業務成果。

• 開發者角色的轉變：正如亞馬遜技術長Werner Vogels描述，開發者必需從「文藝復興全才」轉向「T型人才」。在Kiro等AI工具輔助下，寫程式不再是瓶頸，重點在於溝通能力——不僅是與人溝通，更要懂得如何指揮、驗證與優化AI代理的產出結果。

總結：專注可控，打造不凡

回到Andy Jassy的「控制可控因素」哲學，在AI技術日新月異、未來充滿不確定性的當下，企業無法控制技術迭代的速度，但可以控制「如何應用技術」。

AWS透過re:Invent 2025展示了一套完整的「工具箱」——從底層基礎架構的Trainium3 / Graviton5自製處理器算力、中層的Amazon Bedrock模型超市與Nova系列自製模型，到上層的AgentCore與前沿代理應用。這讓企業與開發者能在安全、可控的環境下，將AI代理轉化為實際生產力，進而在這場AI轉型馬拉松中，找到屬於自己的節奏，並且有機會構建出真正「不凡」 (Remarkable)的服務。

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