在他看来，，，，，，小我私家在Mac mini上跑一个好玩的Agent、随时可以拔电源重启，，，，，，和让几千个Agent在企业漫衍式情形里清静、可信、不中止地稳固运行，，，，，，完全是两个维度的工程重漂后。
。。。。。 2026中国AIGC工业峰会是由量子位主理的行业峰会，，，，，，近20位工业代表与会讨论。
。。。。。线下参会观众超千人，，，，，，线上直播观众近400万，，，，，，获得了主流媒体的普遍关注与报道。
。。。。。 焦点看法梳理87%的企业实现了AI大规模安排，，，，，，但真正从中获得生产价值的比例只有10%。
。。。。。小我私家养龙虾和企业养龙虾，，，，，，完全是两码事。
。。。。。AI真的不但是大模子，，，，，，拿掉模子后剩下的Harness才是要害。
。。。。。已往的数据平台是效劳人的，，，，，，今天的数据平台必需效劳好AI Agent。
。。。。。已往30年小我私家生产力从未被真正倾覆，，，，，，直到Working Agent泛起。
。。。。。Token贵，，，，，，许多时间是由于你喂给模子的信息太多太杂，，，，，，而非单价贵。
。。。。。 跟前面几位嘉宾分享的方法不太一样，，，，，，我会直白一些，，，，，，也会通过一系列产品和案例，，，，，，跟各人分享我们对企业级Agent落地的思索。
。。。。。 作为一家恒久效劳全球客户的科技企业，，，，，，亚马逊云科技一直在通过云效劳支持数百万企业客户，，，，，，今天我也想借由我们产品更新背后的思绪，，，，，，跟各人聊聊：真正把Agent落到企业生产情形时，，，，，，企业需要回覆哪些问题。
。。。。。 我们从具身智能企业的转变中可以看到，，，，，，去年各人还更多关注动态控制，，，，，，今年已经显着转向——怎样网络数据，，，，，，怎样跟物理天下形成感知，，，，，，再形成行动反响。
。。。。。 相信许多嘉宾都重复提到了养龙虾在中国已经成为一个非；；；
；；；；鹑鹊幕疤，，，，，，许多小我私家用户都在实验，，，，，，全民都在养龙虾，，，，，，甚至有新闻提到深圳的工程师会帮小我私家用户装置、设置这些工具。
。。。。。 小我私家情形里，，，，，，设置好之后可能很少需要再去改动；；；
；；；；但在企业情形里，，，，，，你能不可让几千个Agent在企业情形中清静、可信地运行起来？
？？？？？背后着实有不少鸿沟需要跨越。
。。。。。 企业出于性价比思量，，，，，，也由于模子能力天天都在快速转变，，，，，，以是需要实时响应模子转变，，，，，，并且能够在多个模子之间无邪选择。
。。。。。 一个能跑在Mac mini上的龙虾，，，，，，小我私家用户可以随时拔电源、重启；；；
；；；；但到了企业生产级场景，，，，，，它能否可靠、稳固地运行，，，，，，能否自动重启且不中止，，，，，，能否可信地处置惩罚数据，，，，，，就完全是另一层工程重漂后。
。。。。。 但今天Agent的泛起，，，，，，尤其是各人使用龙虾后的体感，，，，，，会让人显着感受到：我们确实走到了一个节点，，，，，，小我私家的事情方法正在爆发转变。
。。。。。 一些关于劳动力的研究报告也提到，，，，，，在2026年到2028年时代，，，，，，82%的企业向导者体现会增添招聘“数字员工”的比例，，，，，，为企业效劳，，，，，，而不但是招聘人类员工。
。。。。。 同样是麦肯锡的报告提到，，，，，，今天已经有87%的企业宣称实现了AI在公司里的大规模生产安排，，，，，，而一年前这个数字照旧78%，，，，，，希望非？
？？？？？。
。。。。。 这些信号听起来可能有些矛盾，，，，，，但实质上都在说明统一件事：今天AI Agent在企业层面的渗透率已经很高，，，，，，但真正获得价值、走到生产层面的比例仍然有限。
。。。。。麦肯锡统一份报告里也提到，，，，，，这个比例可能只有10%左右 Agent虽然把回覆问题转酿成了行动能力，，，，，，但就像炒菜一样，，，，，，若是没有企业知识这类“独家配方”，，，，，，它永远只能做出西红柿炒鸡蛋这类公共化行动，，，，，，真正进入企业流程时，，，，，，Agent需要的是企业自己的数据和知识。
。。。。。 就是企业在性价比上还没有抵达可以随意使用的状态。
。。。。。这有点像早年各人会盘算一条短信几多钱，，，，，，而不是像今天发微信一样，，，，，，完全不需要思量本钱。
。。。。。 亚马逊云科技从十几年前就最先自研芯片，，，，，，把一些虚拟化手艺通过硬件能力实现；；；
；；；；之后又推出基于Arm的CPU盘算Graviton，，，，，，现在已经走到第五代；；；
；；；；再到专用AI芯片Trainium，，，，，，也已经走到第三代。
。。。。。 整个平台基于20多年云盘算积累下来的信任能力，，，，，，企业可以通过云上的VPC等手艺，，，，，，包管自己的数据不会被中心的一些路由工具截取或获得。
。。。。。 数据和知识这一层，，，，，，我们以为今天需要看到一个转变：古板的数据平台、数据底座或数据基石，，，，，，已往主要是效劳于人的；；；
；；；；但今天，，，，，，企业平台部分和手艺部分需要关注的是，，，，，，数据平台能否效劳好AI Agent 许多人会以为影象存得越多越好，，，，，，但着实并不是。
。。。。。就像人一样，，，，，，若是恒久影象里有过失知识、老旧信息，，，，，，甚至有自相矛盾的知识，，，，，，都会影响Agent最终的判断，，，，，，这也是为什么恒久影象治理很是主要 各人都在关注Token消耗多、Token贵，，，，，，但真正导致Token贵的，，，，，，很大一部分缘故原由容易被忽略：并不但是Token单价贵，，，，，，而是你在挪用模子时喂给了模子太多没用的信息。
。。。。。 好比把几千个skills一股脑扔给模子，，，，，，让它自己去。
。。。。；；；
；；；；又好比在抽取和提取影象时，，，，，，没有优化好最终喂给模子的信息。
。。。。。这些都会导致Token使用量爆炸。
。。。。。 反过来说，，，，，，在全链条上，，，，，，我们能不可视察到模子是怎样被挪用的？
？？？？？能不可视察到它是否爆发幻觉？
？？？？？这种全链路可视察性，，，，，，也是AI-ready数据平台需要知足的新能力。
。。。。。 除了云语境下端到端的静态数据加密、传输中数据加密和清静包管之外，，，，，，真正让数据可信，，，，，，还需要清晰相识数据代表的营业意义—— 最近由于Agent被普遍使用，，，，，，各人也知道，，，，，，无论是治理影象，，，，，，照旧治理一些其他文件，，，，，，许多时间都是通过文件系统、Markdown文件等方法实现的。
。。。。。 到了2026年，，，，，，在Agent语境下，，，，，，各人通过使用龙虾，，，，，，通过感受软件工程能力，，，，，，已经更清晰地意识到，，，，，，把模子拿掉之后，，，，，，剩下所有关于生产、控制、管控的生产级要求，，，，，，都可以叫做Harness，，，，，，也就是怎样驾驭它。
。。。。。 我们还需要软件、操作系统，，，，，，以及种种可使用的能力，，，，，，Harness就是把这些可使用、可操作、可管控的能力放在一起，，，，，，最终让Agent泛起为一个完整应用形态。
。。。。。 它的焦点价值，，，，，，是让用户不必在Harness上花太多功夫，，，，，，而是关注自己的营业价值。
。。。。。同时它坚持开放，，，，，，可以接入开源框架，，，，，，好比LangChain、CrewAI等，，，，，，都可以自由集成。
。。。。。 可以这样明确：若是各人以为ChatGPT已经远远不但是谈天机械人，，，，，，而是一个可以帮你执行使命的不错Agent，，，，，，那么Managed Agent就是由OpenAI提供前沿模子，，，，，，也由OpenAI提供他们在构建Agent历程中积累的最佳实践Harness，，，，，，再连系亚马逊云科技底层清静基础设施系统，，，，，，打包形成的一套能力。
。。。。。 但稳固的是，，，，，，这两类能力都在统一个平台上，，，，，，企业可以同时选择，，，，，，并继续亚马逊云科技针对企业清静和信任的管控与；；；
；；；；。
。。。。。 这里也快速引用一个客户案例，，，，，，紫讯接纳AgentCore后，，，，，，解决的焦点问题是：他们不需要太过妄想自己的盘算资源，，，，，，可以更经济地快速迭代，，，，，，也不需要投入大宗精神优化底层Harness需要处置惩罚的生产工程问题。
。。。。。 这里有一个矛盾的问题是：员工希望Agent什么事都帮自己做，，，，，，相识自己的一样平常，，，，，，相识自己的信息；；；
；；；；企业则希望员工清静地使用Agent，，，，，，希望有管控，，，，，，不可让Agent什么事都做。
。。。。。 Quick的自动提醒功效，，，，，，能把这些毗连汇聚在一起。
。。。。。它不但是提醒我有哪些事情，，，，，，还会自动建议我应该给某位同事约一个会，，，，，，或者给另一位同事做某件事。
。。。。。 每小我私家在使用时都会形成小我私家知识图谱，，，，，，随着使用越来越多，，，，，，它的决议也会越来越像我，，，，，，以上是我以为Quick带来的几个很是值得关注和体验的点。
。。。。。