亚马逊云科技近期发布了一份深度报告，聚焦于Agentic AI应用的构建，该报告详细阐述了Agentic AI的核心概念、技术演进以及实践框架，为开发者提供了一条从理论到实践的全路径指导。

Agentic AI，作为一种基于大语言模型（LLM）的自主软件系统，能够理解自然语言指令，自主进行推理规划，并调用工具完成任务。这些任务涵盖了代码评审、文档生成、企业应用管理等多个领域。其核心能力不仅在于通用语言理解和逻辑推理，还包括任务分解和工具调用。通过思维链技术，复杂任务可以被巧妙地拆分为一系列子步骤，而系统则能支持函数调用与API集成，实现高效的任务执行。

在技术演进方面，Agentic AI经历了从基于规则引擎的早期Agent到LLM驱动的现代Agent的转变。这一转变不仅带来了从“过程导向”到“目标导向”的变革，还伴随着一系列技术突破，如MCP（模型上下文协议）、Computer Use、Browser Use以及A2A（Agent间通信协议）等。这些技术使得Agent能够与物理世界和数字系统实现深度交互，极大地拓展了其应用场景。

报告还深入探讨了Agent的分类与架构设计。单Agent与多Agent系统各具特色，其中多Agent系统通过“主管-协作者”模型实现分工协作，特别适合于复杂业务流程。然而，这种系统也面临着API调用成本和监控复杂度等方面的挑战。在核心架构组件方面，Agentic AI系统包括了目标定义、任务管理、环境交互接口、记忆与状态管理、决策引擎、工具集成模块以及安全控制机制等多个部分。记忆管理支持短期会话上下文与长期知识库存储，而沙箱技术则通过隔离环境来防范Agent执行不可信代码的安全风险。

亚马逊云科技提供了多种Agentic AI解决方案，以满足不同场景的需求。Amazon Q是其中的一款专用Agent，分为Developer和Business两个版本。Developer版本面向开发场景，支持代码生成、安全扫描、单元测试生成及运维自动化等功能；而Business版本则聚焦业务场景，支持跨应用操作、数据洞察提取以及内容生成等。全托管Agent服务Amazon Bedrock Agents基于Bedrock基础模型，提供了可视化界面与预构建组件，简化了Agent的开发过程。其核心能力包括动作组、知识库以及流程编排等。

对于需要高度定制化的场景，亚马逊云科技还提供了自主构建框架Strands Agents。这是一个开源框架，支持自定义Agent开发。其核心特性包括多模型兼容、MCP工具集成以及生产部署能力等。开发者可以利用这一框架，根据具体需求构建出符合自身业务逻辑的Agent。

在安全性方面，亚马逊云科技采用了沙箱技术等方案来构建隔离环境。通过Firecracker微虚拟机执行Agent生成的代码，可以有效防止恶意操作或系统漏洞的发生。报告还提供了选型策略，帮助用户根据具体需求选择合适的Agentic AI解决方案。

Agentic AI的应用前景广阔，不仅在开发辅助、业务问答等方面展现出巨大潜力，还能在智能制造、医疗诊断等领域发挥重要作用。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，Agentic AI将成为未来企业数字化转型的重要驱动力。