亚马逊云科技用生成式AI，向开发的复杂性动手了

AI-Agent1个月前发布 almosthuman2014

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文章摘要

亚马逊云科技在re:Invent大会上展示了其在生成式AI和云计算领域的最新进展，旨在简化生产力矛盾并降低成本。亚马逊副总裁兼CTO Werner Vogels博士强调了管理复杂性的重要性，并分享了六条关于如何面对日益复杂的技术系统的经验。这些经验包括将可演化性作为要求、拆解复杂性、组织与架构相匹配、组织成单元形式、设计可预测的系统以及自动化复杂性。

亚马逊云科技通过Amazon Q Developer等工具，使开发者和用户能够更容易地感受到技术简化带来的便利。Amazon Q Developer能够自动分析代码库、生成转换计划并执行转换任务，支持自然语言交互构建模型，减轻对技术专家的依赖。此外，亚马逊云科技还介绍了向量数据库对生成式AI的加持，以及包括Amazon DynamoDB按需定价降低50%在内的降价措施。

在智能体（AI Agents）领域，亚马逊云科技展示了其在生成式AI领域的重要发展方向，包括Amazon Q Developer的智能体功能扩展，以及与GitLab的集成，提供AI驱动的DevSecOps统一开发体验。亚马逊云科技的AI智能体能力与微软、Anthropic等提出的方案不同，更多基于自身的微服务，面向具体的工作目标。

亚马逊云科技还推出了下一代Amazon SageMaker，将数据管理、AI开发、分析能力整合在一起，简化了技术系统的复杂度。Amazon SageMaker Unified Studio提供了一个集成环境，几乎涵盖了数据探索、准备和集成、大数据处理、快速SQL分析、机器学习模型开发和训练以及生成式AI应用程序开发所需的所有组件。

在数据存储和数据库方面，亚马逊云科技通过Amazon S3 Tables、Amazon Aurora DSQL、Amazon DynamoDB全局表和Amazon MemoryDB多区域功能等，进一步简化了数据存储、数据库建设与迁移的复杂性。这些服务的更新和新功能旨在为用户提供更简单、更强大的数据存储和数据库解决方案。

总体而言，亚马逊云科技在re:Invent大会上展示了其在生成式AI和云计算领域的全面进化，通过功能创新和AI自动化流程，简化了客户的体验，为生成式AI的落地吹响了加速的号角。