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在生成式 AI 與 Agent 技術迅速成熟的當下，AWS 在 2025 re:Invent 中特別舉辦 AI Keynote，目的是向全球建構者、企業決策者與技術社群展示最新的 AI 方向、核心技術突破與未來產品路線圖。
AWS Agentic AI 副總 Swami Sivasubramanian 在今年的 AI Keynote 對 Agentic AI 新時代有更完整的詮釋。與以往單純回答問題的生成式 AI 不同，Agent 能理解目標、規劃步驟、主動行動並調用工具，真正「像一位數位同事」一樣思考與執行，今年的 Keynote 告訴所有建構者：AI 不再只是聊天夥伴，而是能完成實際工作的行動者。
Swami 以他學生時期寫科學計算器程式的經驗作為開場，當時他沒有電腦，只能在短暫的實驗室時間內快速打程式、測試、再修改，當程式終於成功跑起來的那一刻，他感受到一種強烈的自由感：「我能用程式碼創造任何我想要的東西。」他指出如今的 Agentic AI 正在把這種自由普及化——讓更多人、即使非工程師，也能描述需求然後直接建構產品、流程與解決方案。
AWS Agentic AI 副總 Swami Sivasubramanian 在今年的 AI Keynote 對 Agentic AI 新時代有更完整的詮釋。與以往單純回答問題的生成式 AI 不同，Agent 能理解目標、規劃步驟、主動行動並調用工具，真正「像一位數位同事」一樣思考與執行，今年的 Keynote 告訴所有建構者：AI 不再只是聊天夥伴，而是能完成實際工作的行動者。
Swami 以他學生時期寫科學計算器程式的經驗作為開場，當時他沒有電腦，只能在短暫的實驗室時間內快速打程式、測試、再修改，當程式終於成功跑起來的那一刻，他感受到一種強烈的自由感：「我能用程式碼創造任何我想要的東西。」他指出如今的 Agentic AI 正在把這種自由普及化——讓更多人、即使非工程師，也能描述需求然後直接建構產品、流程與解決方案。
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AWS AI 代理的三大核心：模型、提示詞與工具
在今年的 Keynote 中，AWS 將 AI 代理的核心拆成三個部分──模型（Model）、提示詞（Prompt）、工具（Tools）。模型是代理的大腦，負責推理與規劃；提示詞則用來定義代理的身份與任務；工具則賦予代理能真正執行行動，例如調用 API、操作資料庫或執行分析。過去要把這些組件串起來需要大量狀態機、手寫流程與複雜編排，開發與維運成本非常高。AWS 在今年提出的最大突破，就是用全新的架構讓代理變得可建置、可擴展且可維護。
第一個關鍵是 Strands Agents SDK，一個開源的 agentic framework。它採用模型驅動循環，不需要預先定義每個流程的狀態轉換，代理會自己推理並選擇最佳行動，大幅降低過往 AI 編排的複雜度，今年更新加入 TypeScript 支援與邊緣裝置部署能力，使 Agent 可以在機器人與 IoT 上直接運行。
第二個核心則是 Amazon Bedrock AgentCore，負責將代理從原型順利導向生產環境。AgentCore 提供身份驗證、記憶體系統、資料訪問控制、安全整合與可觀察性，解決企業在大規模部署代理時最頭痛的問題。尤其是今年新推出的三個功能非常亮眼：
• Policy：可用自然語言就能定義代理的權限，例如「可自動退款 100 美元以下，但更高金額要人工審核」。
• Evaluations：共有 13 種評估方法，能檢查代理是否作出正確、安全且合規的行動。
• Episodic Memory：最具突破性，讓代理不只記住資訊，還能理解「情境」。例如使用者若攜帶幼兒搭機，需要更多準備的時間，代理會根據此情境自動調整行程。
Keynote 中也分享了許多企業如何用代理重塑流程。Cox Automotive 用代理將車輛檢查流程從兩天縮短到 30 分鐘；PGA TOUR 用代理生成賽事內容，撰寫速度提升 1000% 且成本降低 95%；Boomi 用代理協助工程師快速生成整合流程。最令人印象深刻的是 Blue Origin，他們建構了名為 Blue GPT 的內部代理平台，支援超過 2700 個代理，每月處理超過 350 萬次互動，這些代理參與太空器設計、模擬、供應鏈等複雜工程，幫助工程團隊比傳統方式更快完成設計工作。
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AI 模型客製化：Bedrock RFT 與 SageMaker Agent AI
在模型客製化方面，AWS 今年也推出兩項重要能力。首先是 Bedrock RFT（Reinforcement Fine-Tuning），透過強化學習方式進行模型微調，能提升模型準確率，且不需具備複雜的 ML 專業知識即可使用。第二項是 SageMaker Agent AI 體驗，使用者只需以自然語言描述希望訓練的模型，AI 便會自動產生資料、配置基礎設施並執行完整的訓練流程。過去需要數月才能完成的開發週期，現在在數天內即可達成。
Amazon Nova Act：企業級的瀏覽器 UI 自動化代理
另一個備受關注的產品是 Amazon Nova Act 正式上市，這是一個專門做瀏覽器 UI 自動化的代理系統，以強化學習訓練，能大規模處理真實世界的 Web 操作，例如表單填寫、登入流程、資料抓取與 QA 自動化，其核心優勢是高可靠性——在企業場景中成功率可超過 90%，遠高於傳統 RPA 工具。
Amazon Connect：AI 與人工客服的協作未來
Keynote 的後段展示了未來 AI 如何與人類協作的型態，其中 Amazon Connect 表現最為亮眼。實際示範中，AI 代理能自動驗證客戶身份、分析可疑交易、凍結信用卡，並協助人工專員提供決策建議。全新的 Agent Builder 能讓企業在數分鐘內建立專屬客服代理，可預見客服將會由人類與 AI 協作的模式加速推進。
今年 AWS 的核心訊息不僅是推出更多模型，而是打造完整的代理基礎設施，讓企業與開發者能快速、安全且可靠地構建真正能執行任務的 AI。未來的建構方式正在被重新定義，我們正站在變革的起點，而無論是企業流程自動化、內容生成、軟體開發，甚至太空工程，Agentic AI 正讓每一位建構者能以前所未有的速度實現想法。
今年 AWS 的核心訊息不僅是推出更多模型，而是打造完整的代理基礎設施，讓企業與開發者能快速、安全且可靠地構建真正能執行任務的 AI。未來的建構方式正在被重新定義，我們正站在變革的起點，而無論是企業流程自動化、內容生成、軟體開發，甚至太空工程，Agentic AI 正讓每一位建構者能以前所未有的速度實現想法。
作者： CKmates AWS Ambassador Tony Chung
