Czy ustawienia Amazon Agentic AI są warte uwagi? Oto zalety i wady

Najważniejsze informacje (klucz)

Czy Amazon oferuje Agentic AI?

Amazon dostarcza agentic AI poprzez dwie główne oferty: Amazon Bedrock AgentCore i Amazon Quick Suite.

Bedrock AgentCore zapewnia warstwę infrastruktury, oferując programistom siedem podstawowych komponentów do bezpiecznego tworzenia i obsługi agentów AI.

Quick Suite ma na celu bezpośredni kontakt z pracownikami umysłowymi i pełni funkcję opartego na sztucznej inteligencji środowiska pracy, które automatyzuje badania, wizualizację danych i koordynację cyklu pracy.

Oba produkty powstały podczas konferencji AWS Summit New York 2025, gdzie firma Amazon umieściła je w pozycji rozwiązań klasy korporacyjnej, zdolnych do obsługi wrażliwych danych i złożonych operacji.

W marcu 2025 r. firma utworzyła również dedykowany dział Agentic AI, sygnalizując długoterminowe commitment w tym rynku.

Narzędzia te są częścią szerszego ekosystemu chmury Amazon, dzięki czemu agenci mogą korzystać z istniejących usług AWS, pozostając niezależnymi od dostawców dzięki otwartym protokołom.

Pozycja ma znaczenie, ponieważ umożliwia Quick Suite połączenie z ponad 1000 aplikacji i daje AgentCore elastyczność współpracy z dowolnym modelem podstawowym.

Jak to właściwie działa?

Architektura agentowa Amazon wykorzystuje model podstawowy, który dzieli cele użytkownika na mniejsze działania, pobiera niezbędne dane i wywołuje odpowiednie API, aby zakończyć każdy krok.

Bedrock AgentCore koordynuje to poprzez siedem komponentów obsługujących wykonywanie, pamięć, uwierzytelnianie i monitorowanie, a Quick Suite dodaje interfejs języka naturalnego, dzięki czemu pracownicy mogą zamawiać raporty bez konieczności pisania kodu.

System zapamiętuje kontekst interakcji i rejestruje każde działanie w celu tworzenia ścieżek audytu. AgentCore Gateway przekształca istniejące API w narzędzia kompatybilne z agentami, umożliwiając połączenie starszych wersji systemów bez konieczności przepisywania kodu.

Oto zestawienie komponentów:

Wszystkie sesje są uruchamiane w lekkich mikro-maszynach wirtualnych, które izolują obciążenia i skalują się od zera do tysięcy jednoczesnych użytkowników bez ręcznej interwencji. Ta elastyczność ma znaczenie, gdy wdrażasz agentów w różnych działach o nieprzewidywalnych wzorcach użytkowania.

Prawdziwy test następuje, gdy zobaczysz to w praktyce, więc przejdźmy przez scenariusz, który pokazuje, jak te komponenty współpracują ze sobą.

Jak to wygląda w praktyce?

Weźmy na przykład kierownika ds. operacyjnych w służbie zdrowia, który spędzał dwie godziny na każdym przypadku, kompilując raporty dotyczące uprzedniej autoryzacji. Pobierała dane z trzech oddzielnych systemów, weryfikowała uprawnienia ubezpieczeniowe i podsumowywała wyniki dla personelu klinicznego.

Ręczne składanie było powolne i podatne na błędy, zwłaszcza podczas kopiowania ID pacjentów między narzędziami. Jednak po wdrożeniu rozwiązania opartego na AgentCore cykl pracy skrócił się do mniej niż trzech minut:

Agent samodzielnie obsługuje rutynowe sprawy i eskaluje je tylko wtedy, gdy napotka brakujące dane lub wyjątki od zasad.

Ten schemat powtarza się w różnych branżach, ponieważ konkurenci wprowadzają własne platformy agencyjne, zmieniając autonomiczne wykonywanie zadań z czynnika wyróżniającego w podstawowe oczekiwanie.

Co wyróżnia Amazon?

Podejście Amazon stawia zaufanie przedsiębiorstw ponad efektownymi funkcjami konsumenckimi, tworząc AgentCore w oparciu o założenie, że klienci z sektora usług finansowych, opieki zdrowotnej i administracji publicznej odrzucą każdy system, który nie jest w stanie wykazać zgodności z przepisami.

Filozofia ta znajduje odzwierciedlenie w każdym wyborze projektowym: agenci dziedziczą zabezpieczenia AWS, działają w izolowanych sieciach VPC i generują ścieżki audytu spełniające wymagania SOC 2 i HIPAA.

Ekosystem chmury AWS zapewnia przewagę strukturalną. Agenci Bedrock natywnie wywołują funkcje Lambda, wysyłają zapytania do DynamoDB lub uruchamiają funkcje Step Functions bez opuszczania granic AWS, podczas gdy Quick Suite łączy dane z wewnętrznych i zewnętrznych źródeł za pośrednictwem jednego interfejsu.

Wyróżnia się trzy mocne strony:

Kompromisem jest złożoność. Ustawienie AgentCore wymaga znajomości ról IAM, sieci VPC i konfiguracji API Gateway, co stanowi duże wyzwanie dla zespołów nieposiadających doświadczenia w zakresie chmury.

Amazon zakłada, że nabywcy już obsługują znaczne obciążenia pracą AWS, co zawęża rynek zbytu w porównaniu z alternatywnymi rozwiązaniami SaaS typu plug-and-play, ale po skonfigurowaniu system głęboko integruje się z otaczającą infrastrukturą.

Opinie społeczności i wczesnych użytkowników

Pierwsze reakcje były podzielone między entuzjazmem dla zaawansowania technicznego a frustracją związaną z krzywą uczenia się.

Jeden z pierwszych komentujących na forum AWS, który wypróbował Quick Suite, napisał: „Użyłem nowego Quick Suite i jestem pod ogromnym wrażeniem”, z zaznaczeniem, że zdolność agenta do pobierania danych z wielu źródeł i generowania wizualizacji jest zaskakująco potężna.

Inny użytkownik w tym samym wątku odparł, że „Quicksuite jest znacznie gorszy od PowerBI”, sugerując, że niektórzy wolą znane narzędzia BI od nowego interfejsu agencjalnego.

Z drugiej strony pojawił się również sceptycyzm dotyczący pozycji Amazon.

„Super, AWS tworzy kolejne narzędzie zwiększające wydajność biznesową” – skomentował jeden z użytkowników Reddita, wyrażając wątpliwości, czy Amazon może konkurować z obecnymi graczami w zakresie wydajności biurowej.

Inni zwracali uwagę na niejasności związane z nakładaniem się produktów, nazywając linię Quick Suite, QuickSight i Q Business „spaghetti” ofert, które komplikują przekaz.

Na Hacker News i forach technologicznych często pojawiają się dyskusje porównujące podejście AWS do Microsoft Copilot lub Google Duet.

Wiele osób pochwala skupienie się na „bezpieczeństwie i integracji”, przewidując, że przedsiębiorstwa będą bardziej ufać AWS niż platformom zorientowanym na konsumentów.

Wśród programistów tworzących niestandardowe agenty panuje zgoda co do tego, że AgentCore oferuje niezrównaną elastyczność, podczas gdy produkty dla użytkowników końcowych, takie jak Quick Suite, nadal wymagają dopracowania, aby dorównać doświadczeniom użytkownika znanym z uznanych narzędzi. Te mieszane sygnały sugerują, że powodzenie będzie zależało od szybkości realizacji i iteracji, co prowadzi nas do planu działania.

Plan działania i perspektywy ekosystemu

Oś czasu firmy Amazon odzwierciedla wieloletnie zaangażowanie w uczynienie agentycznej sztucznej inteligencji podstawowym filarem AWS.

W przyszłości AWS planuje rozszerzyć protokół komunikacji między agentami na wszystkie usługi AgentCore na początku 2026 r., umożliwiając agentom dynamiczne wywoływanie swoich funkcji.

Centrum Innowacji Generatywnej /AI otrzymało dodatkowe 100 milionów dolarów na finansowanie badań nad sztuczną inteligencją agentową, a laureaci nagrody zostaną ogłoszeni w lutym 2026 roku.

Amazon rozbudowuje również Project Rainier, klaster szkoleniowy zbliżający się do miliona chipów Trainium2, który będzie zasilał modele nowej generacji zoptymalizowane pod kątem użycia narzędzi i rozumowania długoterminowego.

„Wizja Amazon dotycząca sztucznej inteligencji agentycznej ma na celu redefinicję automatyzacji w przedsiębiorstwach” – zauważyła (notatka) analityk branżowy z InfoQ, podkreślając potencjał agentów w zakresie koordynowania cykli pracy obejmujących różne działy i systemy.

Plan działania wskazuje, że Amazon widok tę technologię jako podstawową, a nie dodatkową funkcję, inwestując w zarządzanie, zgodność z przepisami i partnerstwa w ekosystemie.

Ile kosztuje Amazon Agentic AI?

Amazon nalicza opłaty na podstawie zużycia, a nie liczby licencji lub subskrypcji, co oznacza, że płacisz tylko za moc obliczeniową i wnioskowanie faktycznie wykorzystywane przez agentów.

Bedrock AgentCore rozlicza się według tokenów wejściowych i wyjściowych za wywołania modelu podstawowego, a także według kosztów infrastruktury, gdy agenci wywołują funkcje Lambda, wysyłają zapytania do baz danych lub zapisują dane w S3. W przypadku prac offline o dużej objętości, takich jak generowanie raportów nocnych, przetwarzanie wsadowe zmniejsza koszt wnioskowania mniej więcej o połowę.

Quick Suite kieruje się podobną filozofią, ale wiąże ceny z licencjami Amazon QuickSight, a użytkownicy wersji Enterprise płacą dodatkową miesięczną opłatę za funkcje agentyczne.

Ten model zużycia dostosowuje koszty do rzeczywistego wykorzystania, więc zespół korzystający z agentów sporadycznie płaci znacznie mniej niż ten, który używa ich przez całą dobę.

Trudność polega na przewidywaniu miesięcznych wydatków przed zmierzeniem rzeczywistych wzorców obciążenia pracą, a okresy szczytowej aktywności biznesowej mogą pełnić rolę wyzwalacza nieoczekiwanych rachunków.

AgentCore Observability pomaga w śledzeniu kosztów niemal w czasie rzeczywistym i umożliwia administratorom ustawienie alertów budżetowych w celu optymalizacji działania agentów i ograniczenia marnotrawstwa.

Końcowe przemyślenia

Sztuczna inteligencja Amazon Agentic ma sens, jeśli już wykonujesz znaczne obciążenia pracą w AWS i masz inżynierów zaznajomionych z rolami IAM i konfiguracjami VPC.

Poziom bezpieczeństwa AgentCore i natywna integracja usług przewyższają rozwiązania innych firm, ale złożoność ustawień spowolni pracę zespołów, które nie mają doświadczenia w zakresie infrastruktury w chmurze.

Przez 30 dni przetestuj jeden powtarzalny cykl pracy, taki jak przetwarzanie faktur lub generowanie raportów, śledząc koszty tokenów i dokładność w porównaniu z ręcznym procesem bazowym.

W przypadku organizacji AWS-commit, które dysponują zasobami technicznymi umożliwiającymi przeprowadzenie wstępnej konfiguracji, model rozliczeń oparty na zużyciu i kontrole zgodności uzasadniają krzywą uczenia się w porównaniu z prostszymi alternatywami SaaS.