在2025年的AWS re:Invent大會上，Amazon執行長Andy Jassy與內部員工分享了他帶領AWS團隊的經驗。他強調：「只要你能堅持下去，留在船上，你可能會發現自己與一群人共同創造出非凡的事物。」這種「韌性」與專注於「可控因素」的哲學，不僅是AWS成功的基石，也在當前的AI浪潮中引領其戰略方向，從單純的生成式AI轉向更具實踐力的「AI代理」。
與以往強調模型算力和參數規模不同，今年re:Invent的核心話題是「代理式AI」。AWS推出了一系列新服務，旨在解決企業在缺工、效率瓶頸和轉型壓力下的實際問題。大型語言模型（LLM）猶如擁有海量知識的「大腦」，擅長理解與生成文本或影像，但通常是被動的。而AI代理則在「大腦」之外加上了「手腳」和「工具」，不僅能理解指令，還具備規劃、記憶和使用工具的能力，可以自主完成如庫存查詢、下單、程式碼撰寫和部署等複雜任務。
然而，這也帶來了新的挑戰：安全、隱私和合規性。當AI開始「行動」時，企業最擔心的就是它可能失控。因此，AWS推出Amazon Bedrock AgentCore更新，新增「策略」（Policy）功能，允許企業以自然語言設定代理的行為邊界，例如禁止退款超過1000美元；「評估」（Evaluations）機制則確保代理的表現持續受到監控；「記憶」（Memory）功能使代理能從過去的互動中學習，避免每次都像初次見面。這些功能旨在解決企業導入AI代理時最擔心的「不可控」風險。
面對全球性的缺工問題，AWS的解決方案並非單純的自動化，而是將AI視為團隊的「虛擬成員」。此次發表的前沿代理服務（Frontier Agents）系列，包括Kiro（虛擬開發者）、Security Agent和DevOps Agent，正是這一理念的具體體現。Kiro能自主修復Bug、跨儲存庫協作；Security Agent能在數小時內完成滲透測試；DevOps Agent則能迅速診斷系統故障根因。這些代理並非取代人類，而是釋放更多人力去處理更高價值的決策，解決了企業有想法卻沒人手的困境。
此外，AWS推出的AI工廠（AI Factories）概念，將NVIDIA的頂級算力（GB30 NVL72）和AWS的軟體堆疊直接搬進客戶資料中心。這不僅解決了數據主權問題，還讓企業能以「工廠化」的規模和效率，快速訓練和部署專屬的AI模型與代理，將AI從實驗室推向生產線。
市場趨勢顯示，中小企業（SMB）也能擁抱AI。隨著Amazon Nova系列模型提供高性價比選擇，以及Nova Act簡化網頁自動化流程，中小企業能利用AI代理處理客服、訂單管理等繁瑣工作，大幅降低營運成本，甚至藉由Nova Forge功能妥善控管模型運作方式。SaaS模式也在演變，從「提供工具」轉向「提供結果」。例如，Salesforce和SAP等業者已開始整合代理式AI，直接為客戶產出業務成果。開發者角色也在轉變，正如Amazon技術長Werner Vogels所描述，開發者需從「文藝復興全才」轉向「T型人才」。在Kiro等AI工具的輔助下，寫程式不再是瓶頸，重點在於溝通能力——不僅是與人溝通，更要懂得如何指揮、驗證和優化AI代理的產出結果。
回到Andy Jassy的「控制可控因素」哲學，在AI技術日新月異、未來充滿不確定性的當下，企業無法控制技術迭代的速度，但可以控制「如何應用技術」。AWS通過re:Invent 2025展示了一套完整的「工具箱」——從底層基礎架構的Trainium3/Graviton5自製處理器算力、中層的Amazon Bedrock模型超市與Nova系列自製模型，到上層的AgentCore與前沿代理應用。這讓企業和開發者能在安全、可控的環境下，將AI代理轉化為實際生產力，進而在這場AI轉型馬拉松中，找到屬於自己的節奏，構建出真正「不凡」的服務。