在 2025 AWS re:Invent 大會第二天的壓軸環節，行政總裁 Matt Garman 隆重宣布三大「前沿 Agent」正式亮相。這三款具革命性意義的智能代理 —— Kiro Autonomous Agent、Amazon Security Agent 及 Amazon DevOps Agent，標誌着企業級生成式 AI 正從輔助層邁向自主運算時代。
Garman 表示：「改變每個行業的最大機遇，就是 Agent。因為它們不僅懂思考，更能主動行動。」
Kiro Autonomous Agent：變革軟件開發工作流
Kiro Autonomous Agent 重新定義開發團隊與代碼的互動方式。這個 Agent 能理解大型代碼庫脈絡，自主推理、生成與測試代碼，並與開發工具（如 Jira、GitHub、Slack）深度整合。
過往開發人員需在多個微服務庫中手動修改代碼、開啟拉取請求（pull request）、再逐一審查與測試。而在 Kiro 框架下，開發者只需於 kiro.dev 描述任務，Agent 便會自動：
- 分析任務背景並提出澄清；
- 規劃修改方案；
- 定位所需更新的代碼部分；
- 自動建立測試與 PR 檔案。
AWS 內部測試結果顯示：在跨庫更新場景中，原需 30人、18個月的專案，如今只需 6人、76日便可完成，開發效率提升超過 7倍。這讓軟件工程邁入真正的「人機協作開發」階段。
Amazon Security Agent：從設計階段啟動安全治理
在安全領域，Amazon Security Agent 可於開發的最早階段即主動審查設計文件、代碼與配置文件，協助團隊提早發現潛在漏洞。
這個 Agent 能在 GitHub Pull Request 流程中直接給出安全評審建議，並根據企業政策預防不合規代碼進入主幹分支，將傳統滲透測試由「事後補救」轉變為「即時預防」。
Garman 指出，許多企業因安全測試周期過長而影響交付節奏，Security Agent 將這一過程縮短至幾分鐘內完成。他強調：「我們希望開發者能更快、同時更安全。」
對金融、醫療及遊戲等高合規行業而言，這代表一種全新的安全文化——將安全融入開發，而非附加於開發之上。
Amazon DevOps Agent：主動預防營運事件
第三個焦點為 Amazon DevOps Agent，專為長期運作的大型系統設計。該 Agent 會不斷監察應用、資源與部署狀況，並利用觀察數據（Observability Data）自我診斷與修復。
例如在某 Lambda 函數出現認證錯誤的場景中，DevOps Agent 能即時：
- 偵測異常並鎖定來源；
- 分析拓撲關係、回溯根因；
- 發現問題源自 IAM 政策變更；
- 自動生成修復建議及 CI/CD 護欄規則。
如同一名資深工程師隨時值班，這個 Agent 不僅能解決問題，更可預防事件發生，持續改善系統的穩定度與性能。
AgentCore 平台升級：企業級 AI 管理中樞
為配合三大 Agent 的落地，AWS 同步升級 Amazon Bedrock AgentCore—— 一套模組化企業級 Agent 建構與運行框架。
AgentCore 具備多個核心模組：
- Serverless Runtime：在完全隔離的無伺服器環境中運行，確保安全性；
- AgentCore Memory：管理短期與長期記憶，使 Agent 能連續理解上下文；
- AgentCore Gateway：允許 Agent 安全連接外部工具與數據源；
- AgentCore Observability：即時監控 Agent 的行為與表現；
- AgentCore Identity：提供安全身份驗證管理。
系統同時支援 OpenAI GPT、Google Gemini、LlamaIndex、LangChain 等框架，可於私有 Amazon VPC內安全部署，規模可擴展至數千並行會話。
此外，AgentCore Policy 引入即時確定性控制機制。企業可用自然語言編寫政策指令（如「禁止退款金額超過1000美元」），系統會自動轉換為 Cedar 語言，在毫秒內完成策略評估，確保 Agent 行為可控可審。
Amazon Quick 與 Transform Custom：企業 AI 工具新篇章
除了 AgentCore，AWS 還發佈兩大企業型 AI 工具：
1️⃣ Amazon Quick：提供面向員工的公司級 AI 助手。可整合內部結構化數據（如 BI、ERP）、辦公應用（Microsoft 365、Salesforce）及非結構化文件（SharePoint、Google Drive 等）。
員工可即時獲取分析報告、撰寫摘要或建立自動化工作流程。AWS 內部試用顯示，完成任務時間比以往快 9 成。
2️⃣ Amazon Transform Custom：用於現代化舊代程式碼的自定義轉換工具。客戶可建立代碼轉換 Agent，自動將舊框架升級至新語言或 API。ERP 軟件供應商 QAD 報告稱，透過 Transform，原需兩星期的手動轉換工作，現僅 三天 即可完成，節省大量人力與測試成本。
AWS 繪製未來：Agentic AI 進入企業實戰期
Garman 在總結時指出，AI Agent 已成為企業 AI 投資回報的關鍵載體。相比傳統聊天式 AI，Agent 能持續運行、主動執行任務、並跨部門協作，實現真正的業務自動化。
他強調：「我們正見證 AI 從演示技術進化為生產工具的轉捩點。未來，每家公司都將擁有數以十億計的 Agent，在各種場景中代表人們行動。」
結合先前發佈的 Trainium3 晶片、AI Factories、Amazon Bedrock、Nova2 模型與 Nova Forge，AWS 已構築出完整的 AI 生態。當這些技術形成閉環，Agentic AI 將推動企業營運效率提升 10 倍以上，正式邁入智能協作的新世代。
