亚马逊如何在内部大规模落地 Agentic AI
作为开启云计算革命的公司之一，亚马逊不仅是全球最大的科技企业之一，其在新技术落地方面的实践，也经常被视为行业参考模板。尤其是在人工智能领域，亚马逊并没有停留在概念层，而是将 AI 深度嵌入到云计算、物流、零售和客户服务等核心业务中。
本文梳理了亚马逊当前在运营体系中部署人工智能，尤其是 智能体 AI（Agentic AI） 的关键方向与实际应用。
从“副驾驶”走向“代理”，AWS 的控制平面正在自动化
2025 年初，亚马逊在 AWS 内部正式成立了一个专注于 Agentic AI 的团队，这一动作清晰地表明：智能体并不是某个附加功能，而是 AWS 未来的重要平台层。
根据内部沟通信息，AWS 高层将智能体 AI 视为一个潜在的“数十亿美元级业务”。这类系统不只是提供建议，而是能够在受控条件下调用工具、跨系统执行多步骤任务，逐步接管原本由人工完成的大量操作流程。
亚马逊管理层也明确承认，随着生成式 AI 和智能体的普及，公司内部的工作方式将发生根本变化。2025 年 6 月，CEO 安迪·杰西对员工表示，自动化将让日常工作变得更快、更高效，同时也会带来岗位结构的调整：部分角色缩减，部分新角色出现，招聘节奏整体放缓。
适合被“代理化”的工作流程
亚马逊最优先自动化的，并不是创意型工作，而是 高频、规则清晰、涉及大量搜索与决策的流程。
这类流程普遍存在于库存管理、物流调度、客服路由、商品信息维护等环节。
路透社此前指出，亚马逊内部 AI 的重要目标包括：库存优化、客户服务效率提升，以及商品详情页面质量的持续改进。哪怕是百分之几的效率提升，在亚马逊这样规模的业务体系中，也意味着极其可观的收益。
物流与运营：智能体正在走向一线
在物流和运营层面，亚马逊已经公开了一系列 AI 升级方向：
- 利用生成式 AI 提高配送地址与投递位置的准确性
- 通过新一代需求预测模型，更精确地判断客户“会买什么、在哪里买”
- 构建能够理解自然语言指令的机器人系统，让人机协作更加顺畅
这些能力的共同特点是：它们不再只是分析数据，而是直接参与执行决策。
面向消费者的代理：从 Alexa+ 开始
真正体现“代理”概念的，是直接面向消费者、并能 自主采取行动 的系统。
The Verge 对 Alexa+ 的报道中提到，新版本的 Alexa 可以持续监控商品价格，并在满足用户设定条件时自动下单购买。这正是 Agentic AI 的典型形态：
用户只设定边界和规则，系统负责持续观察、判断并执行。
这一步非常关键，因为一旦代理开始涉及金钱交易，其可靠性、可控性和信任机制就变得至关重要。
Rufus：亚马逊的 AI 购物界面
在电商场景中，Rufus 被定位为“购物的 AI 界面”。
它不只是搜索工具，而是帮助用户完成选品、对比、理解差异和做出决策的助手。
亚马逊表示，Rufus 由生成式 AI 驱动，并会结合用户历史行为和当前上下文，给出个性化建议。
从业务角度看，Rufus 的核心价值在于 缩短从产生购买意图到完成购买的路径，让“决策成本”尽可能低。
Bedrock 与 AgentCore：为企业构建代理基础设施
在 AWS 层面，亚马逊正在为企业客户提供“代理构建模块”。
- Amazon Bedrock Agents：用于协调模型、调用工具、连接外部系统，完成多步骤任务
- AgentCore：一个用于大规模运行代理的平台，提供运行时托管、记忆管理、可观测性、评估与审计能力
AgentCore 的定位非常明确：成为 受监管行业可用的代理基础设施层。
它强调访问控制、审计能力和可靠性，面向的是金融、医疗、政府等对合规要求极高的组织。
劳动力变化与治理问题不可回避
如果亚马逊的方向成立，下一阶段将不只是“更聪明的 AI”，而是 被严格管理的 AI：
- 明确代理可以访问哪些数据和工具
- 持续监控代理行为和决策结果
- 在不确定或高风险场景下，自动升级到人工处理
与此同时，公司内部的人才结构也在变化。
传统事务性岗位可能减少，而能够设计流程、管理模型、保障系统安全、审核 AI 决策的角色将持续增加。
亚马逊并没有把人工智能当作一次性技术升级，而是将其视为重塑业务流程的长期基础设施。
AI 带来的生产力提升并不是“接入一个模型”就能实现的，而是需要与组织结构、流程设计和治理机制深度结合。
从 AWS 控制平面到物流、从客服到电商界面，亚马逊正在用实际行动展示：
人工智能如何从辅助工具，逐步演进为真正参与执行的系统。
