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当前，关于企业级AI应用的讨论，核心焦点已然发生了根本性转变，人们不再局限于探讨“AI能否理解语言”，而是更关注“AI能否自主执行复杂的业务流程，从而创造业务价值”。麦肯锡相关研究显示，到2030年，具备自主行动能力的Agentic AI有望每年创造4500亿至6500亿美元的额外收入，意味着行业整体收入将增长5%至10%。

同时，企业获得竞争优势的窗口期正在逐渐收窄。当竞争对手还在小心翼翼开展AI试点项目时，那些已将Agentic AI投入生产应用的企业，如今已收获了可观的实际效益。

但一个令人费解的矛盾现象却不断浮现：不少企业耗费心力打造出了令人眼前一亮的原型产品，却始终无法规模化落地应用。问题的关键不在于模型能力本身，而在于部署Agent所需的运营基础设施存在明显短板——这些Agent需要能够长时间自主运行、与企业系统安全集成，并在大规模应用场景下仍能保持可靠性。

下图列举了企业在将Agent投入生产应用时，可能面临的各类挑战。

当然，有一些企业已经成功突破了这些难关，将AI Agent投入生产应用，让其处理真实业务流程、服务成千上万名客户，取得了在数月前还看似遥不可及的成果。

领先企业的落地成效

Cox Automotive与Druva均已在全公司范围内，应用了Amazon Bedrock AgentCore与Claude解决方案。

Cox Automotive

加速企业级Agentic AI的规模化部署

作为全球规模首屈一指的汽车服务与科技企业，Cox Automotive旗下产品及服务几乎涵盖汽车行业的各个细分领域，贯穿车辆的全生命周期。

Agentic AI有望实现各类解决方案的互联互通，助力消费者、经销商、汽车制造商及其他汽车行业相关方，以更加自动化、更具可扩展性乃至更个性化的方式，完成相关流程。从消费者搜索与购买车辆的方式，到经销商管理服务运营及库存的模式，AI Agent都能够从根本上改变汽车行业的每一个触点，而Cox Automotive已经在其生产环节中推动了这一变革进程。

Cox Automotive已完成从“数据优先、AI赋能”到“AI优先、数据差异化”的战略转型，并将Anthropic的Claude模型与Amazon Bedrock AgentCore结合，作为大规模部署Agentic AI解决方案的核心能力之一。

目前，Cox Automotive已有17个重要概念验证项目投入实际应用，另外7个有望重塑行业格局的解决方案正在紧锣密鼓地开发中。

Cox Automotive正借助生成式AI与Agentic AI重塑客户体验。我们与所有前沿模型提供商均有合作，但鉴于Claude在延迟、成本、准确性这三大关键指标上表现出众，因此最终选其作为核心依托。Amazon Bedrock AgentCore是我们用于构建可大规模部署AI Agent的战略工具之一，其应用场景广泛：既包括能够优化全渠道经销商体验的虚拟助手，也涵盖简化车辆查找与购买流程的Agent交易系统。AgentCore的核心能力：支持安全部署的Runtime、用于监控的Observability、保障身份验证的Identity，以及企业级基础组件，正助力我们的团队高效开发和测试这些AI Agent，推动其在整个企业范围内实现规模化落地。

——Marianne Johnson

Cox Automotive执行副总裁兼首席产品官

Druva

实现自主解决率高达63%，响应时间缩短58%

Druva的客户在网络安全领域面临着日益严峻的挑战：必须在复杂的基础设施环境中，持续防范不断变化的数据异常情况。手动开展威胁调查需要在多个仪表盘、日志与警报中来回切换、查找信息。在安全领域，一旦遗漏任何一个威胁信号，都可能引发灾难性的后果。但是，潜在信号数量极为庞大，想要对所有信号进行人工手动审核，几乎是不可能完成的任务。

Druva服务超7500家客户，每家客户的基础设施模式、面临的威胁态势与安全需求都不尽相同。因此，核心挑战在于如何打造一套能在此规模下，可靠且安全运行的AI解决方案。

Druva与亚马逊云科技生成式AI创新中心达成合作，共同打造了DruAI。这是一套基于Amazon Bedrock AgentCore上的Claude模型的多Agents系统。该系统整合了多个AI Agent协同工作，能从数百种工具中自动筛选适配工具，处理遥测数据分析、威胁调查与问题修复等任务。

AgentCore Runtime为系统提供了更安全的隔离执行空间，同时具备自动扩展能力，让Druva团队得以专注于为客户创造价值，而无需投入大量资源构建和维护复杂的安全基础设施。

目前，这一解决方案收获成效显著：已有超3000家客户、10000名用户部署使用了DruAI，问题解决时效提升高达58%，并且无需人工干预就能解决多达63%的客户问题。在网络安全领域，响应速度的快慢，直接决定了是能够有效及时遏制威胁，还是任其演变为影响业务运转的重大安全漏洞。

Druva的客户亟需变革传统的人工威胁调查流程，以往调查人员需要在多个仪表盘、日志与警报信息中来回查找，过程繁琐且效率低下。借助AgentCore Runtime，我们快速部署了面向客户的AI功能套件DruAI，它具备完整的会话隔离与自动扩展能力，让我们得以将精力聚焦于为客户创造价值，而非构建和维护复杂的安全基础设施。目前，DruAI已能处理遥测数据分析、威胁调查与问题修复等核心任务，服务超3000家客户与10000名用户，问题解决时效提升58%，且无需人工干预即可自主解决63%的客户问题。

——David Gildea

Druva产品与人工智能副总裁

这些成果引出了一个颇为引人深思的问题：企业如何实现生产级部署，收获实实在在的业务价值？

答案正在于将两大关键要素相结合：二者协同作用所产生的效果，远胜于各自单独运作时的效果。

为何选择Amazon Bedrock

AgentCore与Claude

投入生产应用的Agentic AI需满足两大核心条件：

1.具备前沿AI能力，能够处理复杂的自主工作流。

2.拥有企业级基础设施，能够为Agent在生产环境中运行提供所需的安全性、可靠性及运维基础。

Amazon Bedrock AgentCore与Claude恰好实现了这一能力组合。

AgentCore包含多项全托管服务，这些服务可组合使用或单独调用，具体包括：

• AgentCore Runtime

• AgentCore Memory

• AgentCore Identity

• AgentCore Gateway

• AgentCore Code Interpreter

• AgentCore Browser Tool

• AgentCore Observability

Agent的能力与逻辑：聚焦核心价值

企业构建Agentic AI时，工程团队通常需要花费数月时间搭建各类基础设施，例如会话管理、凭证存储库、工具编排、可观测性框架以及扩展逻辑等。等到他们终于能够聚焦于Agent的实际逻辑与业务价值时，不仅团队已筋疲力尽，原本的应用场景也可能已发生变化。

Amazon Bedrock AgentCore是一个全面的Agentic AI服务，可支持大规模构建、部署和运行功能强大的Agent。它不依赖特定模型，能够处理所有基础设施搭建与运营方面的难题，让开发团队能够专注于打造企业差异化优势：即Agent的运行逻辑及其需要执行的具体任务。

Claude出色的性能与上下文理解能力，也能通过这种模式发挥最大价值。

AgentCore可与您团队已熟悉的各类框架兼容，例如Strands Agents、CrewAI、LangGraph、LlamaIndex等。您也可以将其与任何基础模型搭配使用，无论这些模型是托管在Amazon Bedrock上，亦或是其他服务中。这一特性打破了以往“开源灵活性”与“企业级可靠性”不可兼得的困境。

内置企业级安全性和可靠性

尽管Claude已针对Agentic AI工作流进行了优化，但仅靠其自身无法提供复杂Agent运行所需的生产级基础设施，这正是Amazon Bedrock AgentCore的价值所在。AgentCore具备完整的会话隔离能力，确保每次执行过程都完全独立可控；安全凭证存储库能够保护敏感token；而身份感知型授权机制则能精准管控Agent的访问权限。Agent可自主运行长达8小时，且支持自动扩展，能够满足业务流程对可靠性的严苛要求。

增强的Agent能力

AgentCore内置多款工具，可进一步拓展由Claude驱动的Agent的能力。AgentCore Code Interpreter支持安全执行代码，适用于数据处理与分析场景；AgentCore Browser则让Agent能与网页应用交互，完成浏览页面、数提取据及执行交易等操作。

不过，真正起到倍增效应的是AgentCore Gateway：它可将您现有的REST API与Amazon Lambda函数，转化为具备语义路由功能、可供Agent使用的工具。这意味着您的Agent能够直接对接企业现有业务系统、数据库及各类服务，无需为适配AI而重构所有架构。

AgentCore Gateway兼具双向安全防护与智能工具选择能力，因此即便您的工具规模扩展至数百乃至数千个，Agent仍能精准找到并调用合适的工具。

这些要素协同作用，成就了单靠其中任一要素都无法实现的价值：打造出具备顶尖智能水平与企业级可靠性的AI Agent，同时它还拥有坚实的运营基础，能在生产环境中直接创造业务价值——无需等您花费六个月时间搭建基础设施，而是立即就能落地见效。上图展示了AgentCore Gateway的核心优势。

成果背后的技术支撑

下面将介绍实现这些成果的技术基础，让您无需纠结于繁杂的具体实施细节。

可按需扩展生产工作负载的基础设

Amazon Bedrock AgentCore是专为生产环境中的Agentic AI打造的基础设施服务。您可以将其理解为一套运维基础，能将性能出众的AI模型转化为可投入使用的业务系统。利用这款全托管式Agentic AI服务，企业无需花费数月时间处理无差异化的繁重工作，也无需从零开始构建可投入生产的Agent。

AgentCore Runtime与AgentCore Identity，共同提供了更安全的Serverless执行环境，Agent可在其中自主运行长达8小时，且具备完整的会话隔离能力。

AgentCore Identity可与现有的身份提供商（包括Okta、Microsoft Entra或Amazon Cognito）无缝集成，支持OAuth协议、token管理，并提供全面的审计跟踪功能，有助于满足最严苛的合规要求，其中包括获得Amazon GovCloud（美国）客户高度信赖的合规标准。

AgentCore Gateway能将REST API与Lambda函数，转化为具备智能语义路由功能、兼容Agent的工具。

AgentCore Memory则大幅简化了复杂的内存基础设施搭建，让开发者无需额外投入即可轻松构建上下文感知型Agent，使其能够跨会话维持上下文连贯性，并逐步积累知识并构建起知识库。

AgentCore Observability通过Amazon CloudWatch提供全面的可视化监控能力，且兼容OpenTelemetry标准，支持对接Dynatrace、Datadog、Arize Phoenix、LangSmith、Langfuse等主流监控系统。您可以实时追踪Agent运行状态、监控性能指标、定位错误根源，从而始终保持生产级系统所需的运维可见性。

此外，AgentCore系列服务还支持VPC、Amazon PrivateLink、Amazon CloudFormation及资源标签功能，进一步强化企业级安全防护能力。

Claude智能能力：

可处理复杂且长时间运行的任务

基础设施能为部署工作提供支撑，而模型能力则决定了Agent能达成的效果。

Claude Sonnet 4.5是Anthropic针对Agentic AI应用场景推出的性能顶尖模型，其各项能力均专为自动化、长时间运行的工作流而设计。

Claude Sonnet 4.5能够长时间独立工作，同时始终保持逻辑清晰、专注核心目标。该模型会稳步推进执行任务，而非试图同时处理所有事项，并提供基于事实的进度更新信息，准确反映任务完成情况。对于需在数小时内持续投入注意力、分阶段逐步推进的复杂工作流而言，这一能力至关重要。

该模型会在整个会话过程中跟踪token使用情况，并始终掌握自身工作上下文，这有助于防止任务过早终止，并让模型在长时间运行中更高效地执行任务。结合其能够存储和检索即时上下文窗口之外信息的内存能力，Agent可跨会话维持状态，并随时间积累构建知识库。

Claude基于Anthropic的Constitutional AI方法构建，旨在实现“乐于助人、无害无虞、诚实可靠”的核心目标。为了达成这一目标，它接受了大量的安全训练，模型已显著减少了阿谀奉承、欺骗误导、追求权力等不当行为。这种与人类价值观一致的底层设计，对于企业部署而言尤为重要，毕竟在企业应用场景中，Agent的可靠性与行为合规性是不容妥协的硬性要求。特别是当Agent需要自主运行数小时之久时，信任更是不可或缺的基石。

Claude Sonnet 4.5在编码与推理任务上达到了业界顶尖水平，同时具备出色的规划能力与系统设计能力。该模型擅长处理需要持续数小时乃至数天的自主任务，并且始终能够保持稳定性能。

除编码能力外，Claude在金融分析、研究工作流及网络安全应用等方面也展现出了卓越的推理能力，能够支撑众多企业应用场景下的复杂Agent部署。

对企业领导者的战略启示

您在Agentic AI基础设施方面所做的决策，本质上是在为企业未来数年的AI发展规划奠定基础，因此建议您重点考量以下方面。

系统选择：塑造竞争优势

您的竞争对手正在评估同样的机遇。率先落地生产级Agentic A的企业，将能斩获领先优势，并且这一优势还会随时间推移而不断增强：既能通过提升运营效率实现降本增效，将曾经遥不可及的能力转化为标配，还能借助真实场景部署积累起宝贵经验。

AI正在重塑千行百业，您是选择成为这场变革的引领者，还是被动应对者？

创新速度：能力自动迭代升级

Claude Sonnet 4.5在Claude Opus 4.1发布仅七周后便正式推出。如今，这样的模型迭代速度已成为行业内普遍默认的基准预期。您最终选择的系统十分关键，它将直接决定您是能自动享受这些技术进步带来的红利，还是每逢模型能力升级，就要大费周章地迁移项目。

基于Amazon Bedrock构建应用的企业，无需重新设计架构、启动迁移项目，也不会产生技术债务，即可在模型更新的第一时间接入使用最新功能。随着时间推移，您的Agent能力会持续增强，而团队则能专注于创造业务价值，无需耗费精力去维护系统。

Amazon Bedrock AgentCore的能力拓展也遵循类似的快速迭代轨迹。近期新增功能包括：实现多Agents协同的增强A2A协议、拓展可观测性集成范围，以及AgentCore Browser、AgentCore Code Interpreter等全新工具。在这些功能发布的第一时间，您的Agent便可直接使用，既能保障与旧版本的兼容性，又能让您的投资具备前瞻性。

多Agents未来前景：协同工作与专业分工

单个Agent已展现出实用价值，下一个技术突破点在于构建协同工作的多Agents系统，让具备专业能力的Agent协同应对复杂业务挑战。

Amazon Bedrock通过A2A协议支持多Agents协作，可实现以下高级协作模式：

• 专业Agent团队模式：部署专注于特定领域的Agent，例如擅长处理财务分析、代码审核、客户交互、安全监控等任务，并通过智能编排使其协同工作。

• 监管Agent模式：由监管Agent将复杂工作流拆解为可执行的子任务，分配给对应专业Agent，并将各环节结果整合为最终成果。

Druva等企业已在生产环境中部署多Agents系统，相关架构模式已日趋成熟。您选择的基础架构，也将直接决定未来向这些复杂部署模式过渡的顺畅程度。

风险缓释

安全保障、治理管控与合规遵循

企业级部署要求将安全保障与治理管控机制内嵌于基础架构。Amazon Bedrock AgentCore提供全面的合规审计追踪功能、可随Agent环境扩展的细粒度授权机制，以及可有效遏制潜在风险的会话隔离功能。

Claude Sonnet 4.5中的Constitutional AI，则为系统新增了一层可靠性保障：Agent自主运行时，其行为将始终符合用户预期，并严格遵循用户指令要求。

为企业评估Agentic AI解决方案

如果您是一位正在为企业探索Agentic AI解决方案的技术负责人或架构师，下面这套评估与落地框架一定非常实用。

从高价值应用场景切入

早期成功部署Agent的案例都有一些共同特征，您可重点留意以下类型工作流，它们往往蕴含着巨大的应用潜力：

• 重复性强但需决策判断的工作流：团队定期执行、遵循一定模式，但需要自主决策，而非单纯依靠自动化就能完成。

• 多系统集成类的工作流：涉及从多个数据源提取信息、作出决策，并在不同系统间执行操作的流程。

• 全天候不间断运行的工作流：在非工作时间能够自主运行，产生实际价值。

• 成效可量化的工作流：可精准衡量应用成果，比如节省的时间、提升的准确率、降低的成本、增加的产能等。

果断从评估阶段推进至生产部署阶段

评估周期应以周为单位，而非月度。

第1-2周

研读案例研究，评估与自身业务场景的相关性，确定1-2个具备清晰成功标准的工作流开展试点。

您可联系您的亚马逊云科技客户团队，探讨通过Amazon Bedrock AgentCore使用Claude，评估技术适配性与潜在商业价值。

第3-4周

从项目启动首日起，基于生产级基础设施进行原型开发。借助Amazon Bedrock AgentCore，避免构建一次性基础设施。您所积累的经验与编写的代码也可直接迁移至生产环境。

第5-8周

运行试点项目，并对照成功标准衡量成效。由于生产级基础设施已部署到位，此阶段核心是验证商业价值，而非为适配规模进行重构。

第9周及以后

根据已验证的成果进行规模化部署。AgentCore基础设施支持自动扩展，因此从试点到正式投入生产应用之间的过渡，核心是扩大应用范围，无需重构底层架构。

该时间规划之所以切实可行，核心在于您无需从零搭建基础架构。您的亚马逊云科技客户团队可为您对接各类资源、提供技术指导，并分享Cox Automotive、Druva等成功企业案例。

总结

Agentic AI驱动型企业正在崛起

Agentic AI标志着企业运用AI的方式发生了根本性转变：从使用辅助型工具迈向构建能自主行动的系统。将Agentic AI投入生产应用的技术要求虽高，但Amazon Bedrock AgentCore与Claude Sonnet 4.5的组合，让这一看似遥不可及的转型变得触手可及。

如今，基础设施已然完备，众多企业也已经在生产环境中成功部署与运行Agent，并取得了可观的商业成效。对于企业领导者而言，问题已不再是“Agentic AI是否已经成熟、可投入使用”，而是“我们怎么才能以最快的速度抢占这一先机？”

率先掌握Agentic AI技术的企业，正利用其大幅提升运营效率，重新定义行业的发展边界。未来的Agentic AI驱动型企业，必将是由那些能够结合优质模型能力与可靠运维基础设施的团队打造。

基础已筑牢，模型已验证，前路已明晰，变革正当下！

本篇作者

Jawhny Cooke

亚马逊云科技生成式AI领域的高级Anthropic解决方案架构师。Jawhny专注于在亚马逊云科技基础设施上集成与部署Anthropic模型。他与客户及AI供应商紧密合作，通过Amazon Bedrock与落地生产级生成式AI解决方案，并在架构设计与系统实施方面提供专业指导，充分释放这些先进模型的潜力。

Brad Abrams

Anthropic公司Claude开发者产品负责人。Brad主导API产品开发工作，致力于打造能帮助开发者创建强大AI Agent的相关工具。他拥有北卡罗来纳州立大学计算机科学理学学士学位，始终专注于开发者体验优化、分布式系统构建及软件产品管理领域，持续推动AI能力与开发者工具交叉领域的创新发展。

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