亞馬遜微調AgentCore提升業務理解，滿意度增35%

哈嘍，大家好，我是小墨，深圳某跨境電商的售后主管李濤最近愁壞了，公司去年上線的AI Agent看著光鮮，能跟客戶聊退換貨流程，但一到實際操作就掉鏈子：查不了庫存數據，記不住客戶歷史訴求，上周還因為權限混亂誤刪了三筆訂單。

“90%的Agent項目都停在演示階段，這話真沒說錯。”他的吐槽，道出了不少企業的心聲。

12月2日的2025亞馬遜云科技re:Invent大會上，首席執行官Matt Garman拋出的觀點讓李濤眼前一亮：“AI Agent時代已來，能為企業提效10倍以上！”

數萬名開發者和高管都在等答案，怎么讓只會“聊天”的Agent真正“干實事”？

12月3日，Agentic AI副總裁Swami的演講，給出了一套落地方案。

Agent在企業里“水土不服”，根源是五道“工程鴻溝”：部署就崩、記不住事、權限混亂、工具難連、出問題找不到原因。亞馬遜云科技的AgentCore，就是針對性的解決方案。

咱舉個真實案例，中遠海運的報關Agent以前全靠技術團隊“手搓”運行環境，一到報關高峰期就卡頓，一筆單子從核對到提交要3天。用上AgentCore Runtime后，無服務器架構自動擴容，再也沒掉過線。更關鍵的是三層記憶體系，能記住不同港口的報關規則，上周處理一批歐洲航線貨物時，還自動優化了申報順序，把時間壓縮到4小時。

安全問題更不用愁。上海某車企的生產Agent，以前總擔心權限失控，

AgentCore Identity給每個Agent建了專屬身份，查物料數據的Agent只能看庫存，調生產計劃的Agent無權修改參數。上個月有個新Agent試圖訪問員工薪資數據，直接被系統攔截，后臺自動生成審計日志，安全感拉滿。

汽車服務商Cox Automotive的案例更有說服力。他們用AgentCore搭的Fleet Mate車輛評估Agent，能自動連接檢測設備、調取維修記錄，以前工程師要花2天整理的評估報告，現在30分鐘就能生成，準確率還提升了20%。李濤看完這個案例，立馬讓技術團隊研究對接方案。

解決了運行問題，Agent的“大腦”也得升級，通用大模型就像剛畢業的新人，懂點通用知識，但對企業的專業業務一竅不通。亞馬遜云科技的組合拳，把模型定制從“玄學”變成了“流水線”。

恒瑞醫藥的研發團隊深有體會，他們要處理大量臨床試驗數據，通用模型分析準確率只有60%。

用了Amazon Bedrock強化微調（RFT）后，只提供了1000條標注數據，系統就自動完成獎勵建模，準確率直接沖到99%。“以前要5個數據分析師做一周的工作，現在Agent半天就搞定。”研發負責人張博士說。

招商銀行的信用卡風控Agent更厲害，用SageMaker AI無服務器定制，業務人員用自然語言說“識別境外盜刷行為”，系統就自動推薦技術方案、生成模擬數據，3天就完成了模型訓練。以前這個過程要數據、算法、運維三個團隊協作2個月，成本降了八成。

對醫藥、金融這些特殊行業，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業數據。用Nova Forge的“中途訓練”功能，直接在模型預訓練階段植入數據，相當于給模型從小灌輸行業知識，比后期微調效果好太多，還不用擔心中間數據泄露。

不少老板的終極顧慮是：“Agent會不會亂說話？能不能靠得住？會不會跟人搶活？”亞馬遜云科技的答案是：既可信，又可靠，更會協作。

SHEIN的跨境客服Agent就用上了神經符號AI技術。以前跟海外客戶溝通時，偶爾會出現合規錯誤，比如誤報關稅政策。現在Agent能自動驗證輸出內容，確保符合當地GDPR法規。上個月處理歐盟客戶的退換貨時，還主動提示關稅調整信息，客戶滿意度提升了35%。

可靠性方面，Nova Act模型交出了滿分答卷。攜程用它做酒店預訂自動化Agent，經過數十萬次交互訓練，處理訂單修改、房型升級這些流程的成功率達到90%。以前Agent常卡在“特殊房型備注”這類細節上，現在能自動識別需求并同步給酒店系統，不用人工兜底。

最關鍵的是協作能力。北京某連鎖超市的補貨Agent，會跟采購人員“打配合”。系統監測到牛奶庫存不足時，Agent會自動分析銷售數據、天氣情況，生成補貨建議，還把供應商報價、配送時間整理成表格發給采購。采購人員只需確認簽字，效率比以前高了3倍。

就像re:Invent大會上演示的信用卡盜刷場景：Agent先自動驗證客戶身份，分析交易異常，默默整理好資料傳給人類客服。客服接起電話時，問題已經解決了一半。這才是Agent的終極定位——不是替代人，而是靠譜的隊友。

亞馬遜云科技用AgentCore搭好舞臺，用模型定制武裝大腦，用可信協作打消顧慮，終于讓Agent從演示臺走進了生產車間。

2025年，AI Agent不再是概念，而是能幫企業干活的“數字員工”。那些還在為Agent落地發愁的企業，這下有了明確的方向。