英文原标题：A shared agentic platform for Wood Mackenzie, on Amazon Bedrock AgentCore
本文为英文原文的机器翻译摘要，原文见：AWS Machine Learning Blog ↗
- 文章指出，构建可用的智能体原型只需一个下午，但投入生产却困难重重，并发、会话隔离、身份、持久状态、扩展和护栏等层常被团队重复构建。
- 行业调查显示，企业AI实验几乎普及，但仅约四分之一组织在至少一个职能中将智能体扩展到生产；Wood Mackenzie内部发现88%的AI概念验证从未大规模部署。
- 失败原因多为架构而非模型问题，Forrester将智能体失败归因于模糊性、协调不当和不可预测的系统行为；评估与可观测性是最主要的单一障碍。
- Wood Mackenzie构建了共享平台APEX（Agentic Platform for Energy eXperience），基于Amazon Bedrock AgentCore，让团队无需重复构建基础设施即可交付智能体。
- 选择AgentCore的五个关键能力：托管基础设施、真正的模型无关性、自动扩展、原生护栏与身份、AWS企业支持；其按需付费模式对智能体工作负载有利。
关键数据
- 行业调查（截至2026年初）显示，企业AI实验接近普及，但仅约四分之一组织在至少一个职能中将智能体扩展到生产。
- Wood Mackenzie内部发现88%的AI概念验证从未达到大规模部署。
- AgentCore运行时支持从零到数千个并发智能体调用，执行窗口最长8小时。
- 智能体工作负载通常有30–70%的时间等待模型响应、工具调用或数据库查询。
- AgentCore于2025年10月正式可用（GA），所有服务在GA时增加了对Amazon VPC、AWS PrivateLink、AWS CloudFormation和资源标签的支持。
为什么值得看：文章揭示了企业智能体从实验到生产的巨大鸿沟，并提供了基于Amazon Bedrock AgentCore构建共享平台APEX的实践案例，为面临类似挑战的团队提供架构参考。
