当AI进入生产环境，模型治理、成本监控与自动化运维成为新的挑战。而智能体的生产落地更是难上加难：企业不仅要实现智能体的快速规模化部署，还要保障其记住过往交互与学习成果、精准控制所有智能体和工具的访问权限、掌握复杂工作流的工具使用逻辑，最终实现问题的实时观察与调试。
这种多维度的复杂性严重拖慢创新节奏，如何帮助客户大规模构建、部署安全的生产级智能体？
这正是在2025年AWS re:Invent大会的主会场，AWS人工智能副总裁Swami Sivasubramania阐述Amazon Bedrock AgentCore与Amazon Nova Act协同解决的核心命题。
从基础设施到场景落地，Bedrock AgentCore全托管支撑
**
作为最先进的Agent平台，Amazon Bedrock AgentCore能够帮助用户在安全前提下大规模构建、部署和运营Agent。Amazon Bedrock AgentCore就像一个工具箱，里面的每一件工具都为解决构建与运营Agent过程中遇到的真实问题而设计。
可以与任何Agent框架、任何模型配合使用，让你自由选择最适合自身用例的工具；同时，它具备模块化特性，你可以按需组合所需组件，由AgentCore承担繁重的底层工作，让你能够专注于创造真正解决业务问题的突破性体验。
更值得关注的是，Bedrock AgentCore打破了框架与模型的绑定限制，可兼容CrewAI、LangGraph、OpenAI Agents SDK等各类开源框架，以及Bedrock内外的所有基础模型。其备模块化特性，让用户可以按需组合所需组件，由AgentCore承担繁重的底层工作，用户能够专注于创造真正解决业务问题的突破性体验。
场景化突破：Amazon Nova Act的垂直集成创新
**如果说Bedrock AgentCore是智能体落地的"基础设施"，那么Amazon Nova Act则是场景化落地的"尖刀产品"。基于定制化的Amazon Nova 2 Lite模型，Nova Act不仅能出色驱动浏览器、支持API调用，还可在任务复杂度超出能力范围时自动将问题升级至人工处理，核心覆盖Web质量保证（QA）测试、数据录入、数据提取和结账流程等高频企业场景。
其创新点在于打破了行业普遍的"模型-协调器-执行器分离"困境------当前多数智能体系统中，模型、任务协调模块与工具执行模块是独立训练的，数据流转存在延迟且协同性差，直接导致任务可靠性低、失败率高。
而Nova Act采用"垂直集成+同步训练"的全新路径：依托强化学习技术，让智能体在模拟真实世界用户界面的定制合成环境（Web Gym）中持续训练，将模型推理、任务协调、工具调用逻辑与SDK能力深度绑定，所有组件同步迭代优化。
这种设计带来的直接价值是"规模化下的高可靠性"：不同于传统智能体"偶尔有效、批量失效"的问题，Nova Act可在大规模部署中保持稳定的任务完成率，同时具备动态推理与适应变化的能力。
Swami在演示中以电商结账流程为例：Nova Act可自动识别促销规则变化、地址填写格式调整，完成率始终保持在95%以上，远超行业平均的70%水平。
当然，对于用户来说最关注开发全流程和成本问题，这个话题，我们留给下期分析，敬请关注前方系列报道。