在拉斯维加斯举行的AWS re:Invent 2025大会进入第三天，亚马逊网络服务（AWS）的智能体AI副总裁Swami Sivasubramanian在主题演讲中，一口气公布了九项与智能体（Agent）相关的新功能，旨在显著降低开发者将AI智能体推向生产环境的门槛。这些创新覆盖了SDK、运行时环境、安全策略及训练成本等多个关键领域.
Strands Agents SDK重大升级
Strands Agents SDK迎来了多项重要更新。首先，新加入了TypeScript语言支持，使前端工程师无需切换到Python即可构建智能体。其次，该SDK现已支持ARM和x86边缘设备，通过官方演示，一个实时路径规划智能体在车载芯片上运行时，延迟低于100毫秒。这些增强功能旨在拓宽智能体在汽车、游戏和机器人等边缘场景的应用。自发布以来，Strands SDK的下载量已超过500万次.
Amazon Bedrock AgentCore平台三项革新
Amazon Bedrock AgentCore平台推出了三项核心功能，以提升智能体的安全性、可控性和长期表现。策略围栏（Guardrail Policies）允许为智能体的API调用和数据访问设定明确边界，一旦违规将自动阻断并记录审计日志。实时评估（Online Evaluation）功能每秒输出任务成功率、Token成本和响应延迟等关键指标，助力DevOps团队即时优化性能。情景记忆（Contextual Memory），也称为“情节记忆”，能够跨会话保留用户历史数据，并采用加密存储，支持设置30至90天的自动过期策略，使智能体能从过往经验中学习并适应.
SageMaker AI训练效率提升
在AI模型训练方面，SageMaker引入了“无检查点”（Checkpointless training）功能，通过采用流式快照而非传统的检查点保存机制，训练1000亿参数模型可节省约40%的存储成本和15%的总训练时间。此外，该功能还能在几分钟内从基础架构故障中恢复训练，显著提高集群效率。配套的强化微调（Reinforced Fine-Tuning）API将奖励模型（Reward Model）与监督微调（SFT）整合进一个任务，可减少约60%的代码量，并且平均可将基础模型准确率提高66%.
全链路安全与合规保障
为确保智能体部署的安全性与合规性，AWS智能体工作流默认集成了AWS Key Management Service (KMS)和AWS Identity and Access Management (IAM) Roles，并支持SOC2和ISO27001等合规性一键模板。新推出的“Agent Activity Ledger”提供区块链式不可篡改日志，特别适用于金融、医疗等高合规性要求场景。此外，AWS还推出了名为AWS Security Agent的新型智能体，旨在开发生命周期中进行主动应用安全评审和上下文感知渗透测试.
边缘与云原生部署优化
针对部署灵活性，同一个智能体镜像现在可以通过AWS Greengrass直接部署到机器人或车载网关设备，实现云端与边缘端权重的自动同步。同时，通过与Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) Blueprints集成，开发者只需使用kubectl apply命令，即可将智能体Pod扩展至数千个节点规模.
AWS数据显示，结合使用新的SDK与AgentCore平台，企业可以将智能体原型在两周内推向生产环境，平均迭代周期缩短55%。Swami Sivasubramanian在演讲中强调：“智能体不应仅是演示，而应是可观测、可扩展、可盈利的生产系统”。市场分析认为，亚马逊此次密集发布多项功能，旨在降低智能体开发与运维的门槛，并巩固其在企业级AI智能体领域的领先地位，以应对来自其他技术巨头的竞争.