亚马逊微调模型AgentCore提升满意度35%

哈喽，大家好，我是小墨，深圳某跨境电商的售后主管李涛最近愁坏了，公司去年上线的AI Agent看着光鲜，能跟客户聊退换货流程，但一到实际操作就掉链子：查不了库存数据，记不住客户历史诉求，上周还因为权限混乱误删了三笔订单。

12月2日的2025亚马逊云科技re:Invent大会上，首席执行官Matt Garman抛出的观点让李涛眼前一亮：“AI Agent时代已来，能为企业提效10倍以上！”

数万名开发者和高管都在等答案，怎么让只会“聊天”的Agent线日，Agentic AI副总裁Swami的演讲，给出了一套落地方案。

Agent在企业里“水土不服”，根源是五道“工程鸿沟”：部署就崩、记不住事、权限混乱、工具难连、出问题找不到原因。亚马逊云科技的AgentCore，就是针对性的解决方案。

咱举个真实案例，中远海运的报关Agent以前全靠技术团队“手搓”运行环境，一到报关高峰期就卡顿，一笔单子从核对到提交要3天。用上AgentCore Runtime后，无服务器架构自动扩容，再也没掉过线。更关键的是三层记忆体系，能记住不同港口的报关规则，上周处理一批欧洲航线货物时，还自动优化了申报顺序，把时间压缩到4小时。

AgentCore Identity给每个Agent建了专属身份，查物料数据的Agent只能看库存，调生产计划的Agent无权修改参数。上个月有个新Agent试图访问员工薪资数据，直接被系统拦截，后台自动生成审计日志，安全感拉满。

汽车服务商Cox Automotive的案例更有说服力。他们用AgentCore搭的Fleet Mate车辆评估Agent，能自动连接检测设备、调取维修记录，以前工程师要花2天整理的评估报告，现在30分钟就能生成，准确率还提升了20%。李涛看完这个案例，立马让技术团队研究对接方案。

解决了运行问题，Agent的“大脑”也得升级，通用大模型就像刚毕业的新人，懂点通用知识，但对企业的专业业务一窍不通。亚马逊云科技的组合拳，把模型定制从“玄学”变成了“流水线”。

招商银行的信用卡风控Agent更厉害，用SageMaker AI无服务器定制，业务人员用自然语言说“识别境外盗刷行为”，系统就自动推荐技术方案、生成模拟数据，3天就完成了模型训练。以前这个过程要数据、算法、运维三个团队协作2个月，成本降了八成。

对医药、金融这些特殊行业，Nova Forge更是“神器”。某券商要做投研模型，需要注入自家多年的行业数据。用Nova Forge的“中途训练”功能，直接在模型预训练阶段植入数据，相当于给模型从小灌输行业知识，比后期微调效果好太多，还不用担心中间数据泄露。

不少老板的终极顾虑是：“Agent会不会乱说话？能不能靠得住？会不会跟人抢活？”亚马逊云科技的答案是：既可信，又可靠，更会协作。

可靠性方面，Nova Act模型交出了满分答卷。携程用它做酒店预订自动化Agent，经过数十万次交互训练，处理订单修改、房型升级这些流程的成功率达到90%。以前Agent常卡在“特殊房型备注”这类细节上，现在能自动识别需求并同步给酒店系统，不用人工兜底。

亚马逊云科技用AgentCore搭好舞台，用模型定制武装大脑，用可信协作打消顾虑，终于让Agent从演示台走进了生产车间。

2025年，AI Agent不再是概念，而是能帮企业干活的“数字员工”。那些还在为Agent落地发愁的企业，这下有了明确的方向。