亚马逊技术大会强势来袭:自研芯片性能暴增4.4倍

2025-12-02 | 来源: 腾讯科技 | 转到微信 | 有0人参与评论 | 字体: 放大缩小 | 收藏 | 打印

Nova Forge服务

AWS此次发布的Nova Forge服务颠覆了传统模型定制模式。传统模型定制多采用“微调”方式，在预训练完成的模型基础上，用企业数据进行二次训练。这种方式难以让企业专有知识深度融入模型底层，定制效果有限，且成本高昂。动辄数百万美元的定制费用让中小企业望而却步。

Nova Forge允许企业支付10万美元年费，不含工程师协助费用，在模型预训练、中期训练和后训练三个关键阶段接入Nova模型的检查点，将自有数据深度嵌入训练过程，打造具备专业领域知识的“定制模型”。这种模式大幅降低了深度定制的门槛，同时让模型更贴合企业业务逻辑。?

实际应用中，Reddit利用该服务打造的“Reddit专家模型”，在平台敏感内容审核方面表现远超通用大语言模型。该模型能够精准识别Reddit社区特有的slang用语、梗文化相关的违规内容，误判率降低30%。生物技术公司Nimbus Therapeutics将药物研发数据嵌入Nova模型，构建的定制模型在分子结构预测、临床试验数据分析等任务中，效率较通用模型提升40%。Booking.com则通过定制模型优化酒店推荐算法，用户转化率提升15%。

相较于投入数亿美元从零构建模型，Nova Forge为企业提供了更经济高效的专业化路径，目前已支持Nova 2 Lite，并计划扩展至Pro和Omni模型。

04.应用落地：Bedrock AgentCore破解工程化难题，智能体加速企业部署

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智能体AI虽被寄予厚望，但企业部署过程中面临的工程化难题不容忽视。安全合规风险、可靠性难以评估、长期记忆能力不足等问题，导致多数智能体仍停留在概念验证阶段，难以规模化落地。

AWS重点升级了 Amazon Bedrock AgentCore平台，针对企业部署中的核心需求提供一站式解决方案。该平台目前已全面通用可用，兼容CrewAI、LangGraph等开源框架及各类基础模型。这种开放性避免了企业被单一生态绑定，降低了开发成本。?

在安全治理方面，AgentCore Policy功能允许开发者通过自然语言定义智能体的操作边界。例如“禁止访问财务部门数据库”“自动退款额度不得超过1000美元” 等，通过AgentCore Gateway实时拦截违规 API调用，实现独立于智能体代码的确定性控制。这一功能解决了智能体“越权操作”的风险，尤其适用于金融、医疗等监管严格的行业。该功能目前已进入预览阶段，AWS表示将后续支持更细粒度的权限管控，例如基于角色的访问控制（RBAC）与数据脱敏处理。?

针对智能体可靠性难题，平台内置13种预置评估系统，覆盖准确性、安全性、工具选择逻辑、响应质量等关键维度，可对智能体进行持续监控。与传统人工评估不同，该系统通过大语言模型辅助生成评估报告，并解释失败原因。

例如，智能体未完成预订任务时，系统会自动分析是工具调用错误、参数设置不当还是上下文理解偏差，帮助开发者快速定位问题。这一能力大幅降低了企业自建评估体系的工程成本，据AWS客户反馈，采用AgentCore评估工具后，智能体从概念验证到生产部署的周期平均缩短60%。?

记忆功能的升级让智能体具备了长期服务能力。AgentCore Memory可记录用户交互历史与偏好，支持多轮会话和跨任务场景的上下文连贯性。例如，用户此前告知智能体 “偏好无烟酒店”，后续预订时无需重复说明。新增的情景学习（Episodic Learning）功能，能让智能体从过往经验中持续优化决策质量。例如，在多次处理客户投诉后，智能体可自动总结最优解决方案。这些能力已在实际应用中展现价值。