這就是 AWS 推出的 Strands Agent SDK 的邏輯基礎(chǔ)。Strands 采用模型驅(qū)動(dòng)的方法，讓大型語(yǔ)言模型（LLM）能夠自主處理 Agent 可能遇到的任何場(chǎng)景，省去了所有預(yù)設(shè)工作流程和復(fù)雜協(xié)調(diào)代碼，還提高了 Agent 的準(zhǔn)確性和代碼可維護(hù)性。
目前 Strands Agent SDK 已經(jīng)開(kāi)源，本次新增支持 TypeScript，同時(shí)支持邊緣設(shè)備，自五月份以來(lái)下載量已超過(guò) 500 萬(wàn)次。
下一個(gè)問(wèn)題是，如何讓 Agent 穩(wěn)定、安全、大規(guī)模地跑在生產(chǎn)環(huán)境？這就進(jìn)入亞馬遜云科技的另一個(gè)重要產(chǎn)品：Amazon Bedrock AgentCore。
企業(yè)使用 Agent 很容易遇到一個(gè)問(wèn)題：demo 很簡(jiǎn)單，生產(chǎn)很復(fù)雜。從 0 到數(shù)千并發(fā) Agent 的能力；會(huì)話(huà)上下文、長(zhǎng)期偏好、場(chǎng)景化語(yǔ)義都要保留；要能為 Agent 管控 API、用戶(hù)、數(shù)據(jù)的最小訪(fǎng)問(wèn)范圍；要與企業(yè)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)、第三方應(yīng)用安全連接；還要有監(jiān)控與調(diào)試的可觀察性。
Amazon Bedrock AgentCore 能夠在安全前提下大規(guī)模構(gòu)建、部署和運(yùn)營(yíng) Agent。它就像一個(gè)工具箱，里面的每一件工具都為解決構(gòu)建與運(yùn)營(yíng) Agent 過(guò)程中遇到的真實(shí)問(wèn)題而設(shè)計(jì)。例如 AgentCore Identity，只需幾行代碼，就能實(shí)現(xiàn)亞馬遜云科技應(yīng)用與 Slack、Zoom 等第三方應(yīng)用之間的無(wú)縫身份訪(fǎng)問(wèn)管理。
本次 AgentCore Memory 中推出的 episodic 記憶新功能，讓 AI Agent 能夠記住并從過(guò)去的經(jīng)歷中學(xué)習(xí)。Agent 能夠真正理解用戶(hù)行為，通過(guò)識(shí)別相似場(chǎng)景中的模式自動(dòng)調(diào)整，并主動(dòng)提供有效的解決方案。它能將特定體驗(yàn)或交互作為獨(dú)立情景存儲(chǔ)和召回，就像人類(lèi)記住特定事件一樣。Agent 的經(jīng)歷越豐富，就變得越智能。
Agent 離不開(kāi)模型，那么如何通過(guò)模型定制與訓(xùn)練技術(shù)，構(gòu)建真正高效、可大規(guī)模部署的 AI Agent？
Bedrock 推出的 RFT（Reinforcement Fine-Tuning） 自動(dòng)化所有復(fù)雜的 RL 流程，讓開(kāi)發(fā)者無(wú)需理解獎(jiǎng)勵(lì)建模、策略?xún)?yōu)化、分布式訓(xùn)練，就能直接使用 RLAIF。Amazon SageMaker AI 則推出了新的無(wú)服務(wù)器模型定制功能，不再需要繁瑣的基礎(chǔ)設(shè)施準(zhǔn)備。
更有意思的是，Nova Forge 首創(chuàng)了 “開(kāi)放訓(xùn)練模型” 計(jì)劃。有些行業(yè)仍需要深度嵌入領(lǐng)域知識(shí)的基礎(chǔ)模型，例如藥物研發(fā)、基因建模、物理仿真等。
以前企業(yè)要從零開(kāi)始訓(xùn)練基座模型，成本極高且成果不可控。Nova Forge 提供了新的思路：提供中間檢查點(diǎn)訪(fǎng)問(wèn)，允許混合使用專(zhuān)有與基礎(chǔ)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，保留基礎(chǔ)模型安全性與通用能力，無(wú)需承擔(dān)完整訓(xùn)練周期成本——這讓訓(xùn)練行業(yè)專(zhuān)用基礎(chǔ)模型變得更可行。
此外，SageMaker HyperPod 推出的 Checkpointless Training 不再使用傳統(tǒng)檢查點(diǎn)，可在分布式集群中實(shí)時(shí)保存模型狀態(tài)，故障恢復(fù)從數(shù)小時(shí)縮短到數(shù)分鐘，節(jié)省高達(dá) 40% 的訓(xùn)練成本。這意味著可以在更短時(shí)間內(nèi)、更低成本下迭代模型。
“我們正從單個(gè)任務(wù)的自動(dòng)化，邁向推動(dòng)整個(gè)行業(yè)加速發(fā)展的協(xié)作模式。”Swami Sivasubramanian表示。（本文作者 | 張帥，編輯 | 蓋虹達(dá)）
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