亚马逊云CEO详解：企业AI落地需先建代理框架，灵活搭配模型组合

　　原标题：亚马逊云CEO详解：企业AI落地需先建代理框架，灵活搭配模型组合

　　亚马逊云科技（AWS）首席执行官Matt Garman近期在接受CNBC采访时，深入探讨了企业在采纳人工智能（AI）技术时的核心策略。他透露，尽管云计算技术已日趋成熟，但目前仅有10%至15%的工作负载真正迁移到了云端，意味着AI的巨大潜力尚待挖掘。企业在实施AI项目时，经常遭遇权限限制、流程繁琐及高昂成本等挑战，导致项目难以顺利推进。

　　为了解决这一难题，AWS推出了Bedrock Agent Core解决方案，旨在为企业搭建一个既实用又可追溯的智能代理运行框架。Garman强调，这一框架能够让AI像企业的正式员工一样高效工作，其操作可回溯，结果可交付。他建议，企业在引入AI之前，首要任务是构建一个安全、可靠且可审计的代理体系，而非急于选择特定的AI模型。

　　在模型选择层面，Garman指出，不存在一种万能模型能够解决所有问题。企业应依据具体任务需求、预算约束及速度要求，灵活组合不同的AI模型。例如，许多企业倾向于将Claude与Nova模型结合使用，前者擅长处理复杂任务，后者则专注于高频、重复性任务，以降低成本。AWS提供了一个“模型超市”，包括GPT、DeepSeek等多种模型供企业选择，以满足多样化的需求。

　　Garman进一步强调，AI的价值在于优化业务流程，而非仅仅作为技术演示。他分享了AWS Transform工具帮助Thomson Reuters成功将旧系统迁移到Linux的案例，这一过程不仅显著缩短了工期，还有效降低了成本。AWS的Kiro编码助手能够主动规划开发任务，从而增强团队协作效率，展现了AI在提升工作效率方面的实际成效。

　　针对AI对就业市场的影响，Garman明确表示，AI不会取代人类，但可能会加剧团队之间的表现差异。他强调，团队协作与创新氛围是推动技术进步的关键因素。人类应负责设定方向、制定目标，而AI则应作为提升效率的辅助工具。在招聘过程中，AWS更注重候选人的好奇心、团队合作精神及客户导向思维，而非单纯的技术技能。