該公告強調(diào)了AWS對緊迫的市場需求的認(rèn)可。隨著越來越多的企業(yè)探索AI代理，由于基礎(chǔ)設(shè)施限制，安全問題和操作復(fù)雜性，許多企業(yè)在擴(kuò)展部署方面面臨困難。 AWS借助Agencore，旨在支持企業(yè)從實驗階段過渡到全尺度實施。

平臺組件的概述

AgentCore包括七個可以一起運行或分別運行的主要服務(wù)。運行時服務(wù)提供了完整的會話分離的無服務(wù)器執(zhí)行環(huán)境，并支持持續(xù)八個小時的工作負(fù)載，這是行業(yè)中最長的持續(xù)時間。這解決了一個關(guān)鍵問題，傳統(tǒng)的無服務(wù)器環(huán)境與AI代理的不可預(yù)測行為斗爭。

內(nèi)存服務(wù)可以處理短期對話歷史和跨會議的長期知識保留。與基本的聊天機(jī)器人模型不同，AgentCore內(nèi)存提供了持久的學(xué)習(xí)能力，使代理可以隨著時間的推移提高其性能。該長期內(nèi)存功能將平臺與更簡單的AI工具區(qū)分開來，該工具在交互之間重置上下文。

安全性是通過AgentCore Identity管理的，該身份與現(xiàn)有的企業(yè)身份提供商集成在一起，例如Amazon Cognito，Microsoft Entra ID和Okta。該服務(wù)使代理可以與內(nèi)部系統(tǒng)進(jìn)行交互，同時維護(hù)嚴(yán)格的身份驗證和授權(quán)協(xié)議。這個企業(yè)級安全框架有助于滿足合規(guī)性要求，這些要求通常會阻礙AI代理的推出。

其他服務(wù)包括用于API集成的AgentCore網(wǎng)關(guān)，用于Web自動化的瀏覽器工具，用于安全代碼執(zhí)行的代碼解釋以及由Amazon CloudWatch提供的可觀察性功能。模塊化體系結(jié)構(gòu)允許公司逐步采用單個組件，而不是需要完整的平臺過渡。

市場地位和競爭分析

AgentCore進(jìn)入目前由專有平臺解決方案領(lǐng)導(dǎo)的競爭企業(yè)AI代理景觀。 Google的Vertex AI代理構(gòu)建器提供了類似的功能，但將組織鎖定到Google Cloud環(huán)境中。 Microsoft的Azure AI Foundry Agent Services提供了與Microsoft產(chǎn)品的強大集成，但缺乏AgentCore強調(diào)的框架靈活性。

AgentCore對諸如Strands Agents ， Langchain ， Crewai和Llamaindex之類的開源框架的支持將其與供應(yīng)商特定的替代方案區(qū)分開來。用戶可以部署任何基礎(chǔ)模型，包括未在亞馬遜基巖上托管的模型，為具有多種AI策略的企業(yè)提供靈活性。這與Google的Vertex AI代理構(gòu)建器形成鮮明對比，后者主要在Google自己的模型生態(tài)系統(tǒng)中起作用。

AWS還為預(yù)建的AI代理和工具推出了一個市場，創(chuàng)建了一種可以加快企業(yè)采用的分銷模型。這種方法遵循成功的軟件交付模型，可以生成核心平臺產(chǎn)品以外的新收入流。

企業(yè)挑戰(zhàn)和采用考慮

盡管具有強大的功能設(shè)置，但AgentCore仍在采用Enterprise AI中的常見障礙。組織必須將工作流程調(diào)整為基于代理的自動化，該自動化可以滿足用于傳統(tǒng)軟件開發(fā)方法的團(tuán)隊的阻力。缺乏技術(shù)專長仍然是一個主要障礙，因為許多公司沒有有效部署和管理AI代理所需的技能。

盡管AgentCore的內(nèi)置保護(hù)仍然存在安全問題。 AI代理可以收集擴(kuò)大潛在漏洞的系統(tǒng)權(quán)限，其自主決策可以創(chuàng)造出不可預(yù)測的行為，傳統(tǒng)安全工具可能無法檢測到。企業(yè)必須執(zhí)行其他治理政策，以確保代理在可接受的風(fēng)險水平范圍內(nèi)運作。

該平臺的基于用法的定價模型在提供成本靈活性的同時，可能會使AI工作負(fù)載波動的組織導(dǎo)致預(yù)算不可預(yù)測性。運行時成本取決于CPU和內(nèi)存使用量，因此很難估算復(fù)雜代理部署的費用。這種定價結(jié)構(gòu)可能使使用穩(wěn)定的代理使用的組織受益，而不是具有不規(guī)則或?qū)嶒瀸嵤┑慕M織。

企業(yè)的戰(zhàn)略前景

AgentCore反映了AWS對不斷發(fā)展的企業(yè)AI景觀的戰(zhàn)略反應(yīng)。隨著公司從生成AI試驗轉(zhuǎn)變?yōu)樯a(chǎn)自動化，托管代理平臺成為基礎(chǔ)架構(gòu)。該平臺對安全性，可擴(kuò)展性和監(jiān)視的關(guān)注解決了以前限制AI代理采用的關(guān)鍵企業(yè)需求。

但是，成功將取決于AWS在保持高安全標(biāo)準(zhǔn)的同時簡化操作的能力。成功實施AI代理的組織報告了重大的生產(chǎn)率提高和成本節(jié)省，但部署需要仔細(xì)的計劃和熟練的技術(shù)團(tuán)隊。 AgentCore的真實價值將取決于它如何使更廣泛的AI代理采用在早期輔助概念驗證項目之外。

Agencore的框架 - 不合Snostic設(shè)計位置AWS可捕獲企業(yè)支出，無論AI實施偏好如何。隨著AI代理市場的成熟和企業(yè)尋求避免長期的技術(shù)依賴性，這種方法可能比賣方鎖定的替代方案更可持續(xù)。

以上是AWS針對企業(yè)AI代理商生產(chǎn)差距，具有代理庫平臺的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！