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AWS re:Invent 2025：Matt Garman 釋放AI Agent潛力，雲端技術迎來重大變革 (令人振奮)
2025年AWS re:Invent全球大會進入第二天，AWS行政總裁Matt Garman以《AWS 如何重塑雲端技術未來》為題，發表了一場引人入勝的主題演講。他深入剖析了構建高效AI Agent所需的四大核心要素，並推出劃時代的Amazon Nova 2系列基礎模型，以及三大「前沿Agent」，不僅鞏固了AWS在全球雲端運算和AI領域的領導地位，更預示著一個嶄新的AI Agent時代即將來臨。這次大會發布的25項雲端核心服務重大創新，無疑將進一步拉大AWS與競爭對手的技術差距。
建構AI Agent四大核心要素：釋放10倍效率的關鍵
Matt Garman在演講中強調，Agentic AI 技術正處於從「技術奇蹟」轉化為「實用工具」的關鍵轉捩點。他預測，未來數十億的Agent將在各行各業中廣泛運行，為企業帶來10倍的效率提升。要讓Agent真正發揮作用，需要以下四大核心要素的堅實支撐：
強大的AI基礎設施是Agent運行的基石。這不僅僅是提供算力，更需要提供具備成本效益的算力，讓企業能夠負擔得起大規模部署AI Agent的成本。
*問：為何AI基礎設施對AI Agent至關重要？*
答：AI Agent的訓練和運行需要大量的計算資源。強大的AI基礎設施能夠提供足夠的算力，確保Agent能夠快速、高效地完成任務，並提供更優異的性能。
一個完善的推理系統，需要提供廣泛的模型選擇，讓企業能夠根據不同的應用場景選擇最適合的模型。同時，性價比也至關重要，企業需要在性能和成本之間取得平衡。
*問：選擇合適的AI模型有哪些考量？*
答：需要考慮模型的準確性、速度、成本，以及模型是否與現有的系統和數據兼容。針對不同的任務和數據，選擇最適合的模型至關重要。
數據是AI Agent的燃料。企業需要將自己的數據與模型整合，才能夠訓練出真正符合自身業務需求的Agent。如何有效地管理、清洗和利用數據，將成為企業在AI領域的競爭優勢。
*問：如何利用企業獨有的數據來提升AI Agent的競爭力？*
答：通過將企業獨有的數據整合到模型的訓練過程中，可以讓模型更好地理解企業的業務邏輯和客戶需求，從而提升Agent的性能和準確性。
一個易於使用的開發工具，能夠降低AI Agent的開發門檻，讓更多的開發者能夠參與到AI Agent的開發中來。同時，簡化部署流程，能夠讓企業更快地將AI Agent
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