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亞馬遜云科技正試圖用內部超4萬個Agent應用的跑通實踐驗證這一邏輯。但面對中國市場的落地邏輯獨特生態(tài)，其“模型出海+本地方案”的模型祛魅雙線策略，能否與國內玩家共同推動產業(yè)進入規(guī)模化落地新階段，點時地仍需時間檢驗。拐個

編碼開發(fā)提效與生產力升級，追逐Agent雙線落地

三年前，想轉向理性落行業(yè)熱議AGI（通用人工智能）何時到來；如今，企業(yè)已清晰認識到模型的局限性與差異化價值。

“沒有萬能模型，客戶更傾向于將自身知識和流程作為核心資產，通過Agent讓模型在特定上下文發(fā)揮作用。”代聞指出，大數(shù)據時代積累的海量數(shù)據尚未轉化為“知識”，流程梳理也存在諸多痛點，而Agent正是打通這兩大環(huán)節(jié)的關鍵載體。在企業(yè)級場景中，安全控制、合規(guī)要求、長短期記憶支撐等工程化問題，已取代模型參數(shù)比拼，成為落地核心關注點。

“當前Agent落地已形成兩大高共識場景——編碼開發(fā)提效與生產力升級。”代聞表示，這一判斷背后，是明確的市場需求。

AI Agent的產業(yè)價值已得到市場階段性驗證。Lang Chain發(fā)布的《AI Agent工程狀態(tài)報告》顯示，57.3%的受訪者已在生產環(huán)境中運行AI Agent，其中員工規(guī)模超1萬人的大型組織采用率高達67%。

這一趨勢在中國市場尤為顯著：一方面，MiniMax等專注于大模型與Agent技術的企業(yè)啟動上市進程，標志著商業(yè)化閉環(huán)的成熟與資本對賽道的認可；另一方面，國內互聯(lián)網大廠也在加速布局。

中國市場因其旺盛需求與獨特生態(tài)，成為全球巨頭的必爭之地。

“把工具直接交到業(yè)務部門手里，才能最短路徑響應提效需求。”代聞強調，這種“去中間化”的工具交付邏輯，正是應對企業(yè)核心痛點的關鍵。而在開發(fā)提效賽道，相關工具的持續(xù)升級則聚焦于“從原型到生產級代碼”的轉化難題——這也是企業(yè)級客戶落地AI的核心訴求。亞馬遜云科技內部超4萬個Agent應用的實踐，也在試圖驗證工具與流程協(xié)同的核心價值。

“流程重構與組織變革，才是效能提升的根本。”代聞強調，工具到位而流程不變，終將陷入“開發(fā)快、落地慢”的困境。

拐點已至？從“用不用”到“怎么用”的產業(yè)躍遷

從去年強調“實用性AI”到今年提出“行業(yè)拐點”，行業(yè)巨頭紛紛轉向的戰(zhàn)略調整背后，是對客戶需求與行業(yè)趨勢的深刻洞察。

“我們始終堅持Working Backward（逆向工作法），客戶認知的成熟正是拐點到來的核心信號。”代聞表示，如今企業(yè)對AI的態(tài)度已從“追逐AGI幻想”轉向“理性落地應用”，模型祛魅之后，如何將技術融入業(yè)務場景、激活數(shù)據與流程價值，成為核心訴求。

而Agent調度的核心突破，在于打破了傳統(tǒng)ERP（一種管理軟件）系統(tǒng)的固定流程限制——無需預設流程即可動態(tài)組織工作，人機交互從“人適應軟件”轉向“軟件圍繞人設計”，這種靈活性正是企業(yè)應對復雜業(yè)務場景的關鍵。

面對Agent數(shù)量激增可能引發(fā)的“孤島問題”，代聞提出了靈活適配的解決方案。“IT組織形式是企業(yè)組織的映射，不必強求統(tǒng)一模式。”借鑒DataMesh理念，通過API（應用程序編程接口）實現(xiàn)不同Agent的能力互通，既保留分布式優(yōu)勢，又避免數(shù)據與能力割裂。

在中國市場，亞馬遜云科技采取“雙線并行”策略：一方面通過Amazon Bedrock平臺將MiniMaxM2、KimiK2、DeepSeek等中國模型推向全球，滿足開發(fā)者多元選擇需求；另一方面基于自有模型與第三方模型，為本地客戶提供深度定制的解決方案。

代聞強調，無論是模型引入還是方案落地，核心都是幫助客戶實現(xiàn)AI的實用價值。

對于AI可能產生的影響，代聞給出了理性判斷：“不同時代有不同的工具與分工，重復性工作將逐步由AI承擔，但人的核心價值從未被替代。”

他指出，溝通能力、思考能力與明確目標感，將成為AI時代的核心競爭力。“把事情說清楚、提出好問題，背后是強大的思考力量，這正是人的不可替代性所在。”

亞馬遜云科技與ISV（獨立軟件開發(fā)商）的關系也從單純的技術提供轉向共生共贏。

正如代聞所言，AI拐點的核心不是技術的突變，而是產業(yè)認知的成熟與落地能力的提升。在這場從“用不用”到“怎么用”的產業(yè)躍遷中，工具、方法論與組織變革的協(xié)同，終將讓AI成為激活企業(yè)核心價值的關鍵引擎。