亚马逊 AWS 在 re:Invent 2025 大会上发布了一系列以企业级 AI 应用为核心的更新。重点在于提升 AI 代理（AI agents）的定制化与自主工作能力，发布了性能提升 4 倍的新一代训练芯片 Trainium3，并推出了能独立完成编码、安全和运维任务的“Frontier”系列 AI 代理。此外，还推出了新的 Nova 模型系列和允许客户用自有数据进行训练的 Nova Forge 服务，并通过“AI 工厂”方案，帮助企业和政府在本地数据中心运行 AWS AI 系统，以保障数据主权。
“AI 助手正开始让位于能够代表你执行任务和实现自动化的 AI 代理。我们正是在这个领域开始看到 AI 投资带来的实质性商业回报。”
新一代 AI 芯片与英伟达兼容性
AWS 推出了其最新版本的 AI 训练芯片 Trainium3，并配备了运行该芯片的 UltraServer AI 系统。
- 性能显著提升： 与前代相比，Trainium3 在 AI 训练和推理方面的性能提升高达 4 倍。
- 能耗大幅降低： 运行时的能耗降低了 40%。
- 未来兼容性： AWS 透露，正在开发的 Trainium4 将能够与英伟达的芯片协同工作。
AgentCore 平台能力扩展
AgentCore 是 AWS 用于构建 AI 代理的平台，本次也获得了重要功能更新。
- 策略设定： 新增的
Policy功能让开发者可以更轻松地为 AI 代理设定行为边界和规则。 - 用户记忆： 代理现在能够记录和记住用户的相关信息，提供更个性化的服务。
- 评估系统： 提供 13 个预置的评估系统，帮助客户衡量其 AI 代理的性能。
可独立工作的 AI 代理
AWS 发布了三款名为“Frontier agents”的新型 AI 代理，它们能够高度自主地完成复杂任务。
- Kiro 自主代理： 一个能够编写代码的代理，它能学习团队的工作偏好，并独立工作数小时甚至数天。
- 安全代理： 负责处理代码审查等安全流程。
- 运维代理： 在部署新代码时执行 DevOps 任务，以防止生产事故。
新的 Nova 模型与定制服务
AWS 的 Nova AI 模型系列也迎来了扩展，并推出了全新的定制化服务。
- 四款新模型： 包括三款文本生成模型和一款能够同时生成文本与图像的多模态模型。
- Nova Forge 服务： 这项新服务允许客户使用自己的专有数据对预训练好的模型进行微调，从而获得高度定制化的 AI 能力。其核心卖点是灵活性和可定制性。
Lyft 的 AI 代理实践
网约车公司 Lyft 分享了他们使用 AI 代理的成功案例，证明了这项技术的商业价值。
- Lyft 使用 AI 代理来处理司机和乘客的问题。
- 成果显著：平均问题解决时间缩短了 87%，并且司机对该 AI 代理的使用率在今年增加了 70%。
面向私有数据中心的“AI 工厂”
为了满足对数据控制有严格要求的客户，亚马逊宣布了“AI 工厂”（AI Factories）方案。
- 本地部署： 允许大型企业和政府在自己的数据中心内运行 AWS 的 AI 系统。
- 保障数据主权： 解决了许多机构因合规要求而无法将数据上传至公有云的痛点。
- 技术合作： 该系统与英伟达合作设计，客户可以选择使用英伟达的 GPU，也可以选择亚马逊自家的 Trainium3 芯片。