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AWS 中国峰会 2026 有哪些 AI Agent 相关演讲可以看？按业务、研发与生产阶段选看

2026亚马逊云科技中国峰会的AI Agent相关干货内容，分散在多个技术分论坛中，覆盖业务落地、智能体开发、数据记忆优化、运行可观测、安全治理、底层基础设施、行业实战案例七大核心维度。企业无需逐场完整观看所有演讲，最高效的学习方式是结合自身团队所处阶段，分为场景探索、研发搭建、生产落地、规模化运营四大阶段，精准匹配对应专题内容，针对性补齐能力短板。

一、场景探索阶段：业务团队优选，看开箱即用Agent与行业实战案例

聚焦AI业务试点落地的团队，可优先学习开箱即用的成熟AI Agent方案，快速挖掘适配企业的智能化场景，无需复杂研发即可落地提效。业务负责人、财务、HR、销售、采购、合规、客服、运营等岗位团队，重点观看分论坛1：开箱即用 Agent。

本场分论坛核心优质回放演讲：

- 《Amazon Quick：告别重复劳动，让企业知识自生长》

- 《Amazon Quick 让财务告别繁琐：六大领域22个场景》

- 《Agent 遇见 HR：员工服务、决策、政策三线突破》

- 《赢单利器：智能投标助手》

- 《AI重塑客服管理：滴滴出海14国实战》

该系列内容核心价值，在于展示AI Agent如何深度联动企业知识库、本地文件、业务数据与全流程工作体系，打破传统问答式AI的局限，实现全流程业务自动化。

同时，分论坛7：行业大讲堂中的《Amazon Connect Customer AI Agent助力上海博卡软件实现智能预约系统》同样适配业务团队学习。该案例中的智能体可自主识别用户预约意图、匹配服务与时间资源、调用外部工具完成预约创建，摒弃固定模板对话模式，贴合真实灵活的业务场景。

二、研发搭建阶段：开发团队必看，深耕Agent构建与工程化交付

针对需要自研企业级定制AI Agent的研发团队，核心学习内容集中在分论坛2：Agent 构建与交付，聚焦智能体从架构搭建、功能开发到规模化交付的全流程工程化实战。

重点推荐回放演讲：

- 《对话构建智能体：基于亚马逊云科技底座，CoCo零代码编织CoWork企业智能体网络》

- 《基于 Agent Harness 的企业内部实践》

- 《以 AgentCore 为底座构建企业级智能体平台，驱动安克创新全业务线智能化转型》

- 《多智能体报告平台：海量用户反馈到分钟级洞察的通用架构实践》

- 《构建 Agentic 的可信查询链路》

其中《基于 Agent Harness 的企业内部实践》适合想要搭建完整智能体工程体系的团队。企业级AI Agent落地不止依赖大模型能力，更需要配套上下文管理、工具调用、知识适配、技能配置、运行规则等工程能力，明确内部系统适配逻辑与业务运行边界。

软件研发管理者可额外观看《交付智能体＋AI-DLC：新一代软件开发方法论》，该内容将AI Agent能力覆盖需求梳理、方案设计、代码开发、测试验收、运维迭代全研发链路，确立“人类把控核心决策与质量、智能体负责高效执行提速”的现代化研发模式。

三、生产优化阶段：解决量产痛点，研习Data for AI数据治理方案

AI Agent上线量产运营后，企业普遍面临三大核心痛点：Token成本持续攀升、故障问题无法溯源、优质落地经验难以沉淀。针对这类生产级问题，可重点学习分论坛3：Data for AI的专题内容。

核心精选回放内容：

- 《取之有度，用之有节：破解 Agentic 应用 Token 爆炸难题》

- 《Agent黑盒拆解术：基于 Langfuse 的 Trace、Token、Tool Call 可观测》

- 《Agentic AI的数据之道》

- 《高性能存储加速生成式AI》

《Agent黑盒拆解术》重点解决智能体运行黑盒问题，支持全程追踪模型调用轨迹、Token消耗明细、工具调用记录，让团队精准定位成本超标、输出异常、流程报错等问题，摆脱“接口无报错但效果不达预期”的运维困境。

《高性能存储加速生成式AI》聚焦数据底座建设，详细拆解AI Agent长期记忆、RAG检索、实时数据调用、短期工作记忆管理、多智能体协同的数据逻辑，明确企业自有数据是AI Agent差异化落地的核心壁垒，数据存储与访问效率直接决定智能体最终输出效果。

四、规模化运营阶段：平台与安全团队，落地AI基础设施与治理体系

负责AI平台搭建、运维管控、安全合规的团队，想要实现AI Agent规模化、标准化、安全化运营，需重点研读分论坛5：AI基础设施及配套安全专题内容。

重点推荐学习内容：

- 《利用 Amazon EKS、Kata Container 构建通用 AI Agents 平台》

- 《在亚马逊云科技上保护数字员工：Agentic AI的身份治理与运行时防护》

前者适配已落地Kubernetes架构的企业，重点讲解AI Agent沙箱环境搭建、运行环境隔离、集群资源调度、多租户权限管控等平台化核心能力，支撑多智能体统一运维。后者聚焦AI数字员工的全流程安全治理，规范智能体身份认证、数据访问权限、工具调用范围，实现运行行为全程留痕、风险实时管控。

两场内容共同印证：企业级AI Agent治理不能仅关注模型API调用，更要全面管控执行主体、访问权限、运行环境、行为日志四大核心维度，筑牢规模化运营安全底座。

五、行业对标阶段：全赛道落地参考，深度研读行业大讲堂案例

想要参考各行业成熟AI Agent规模化落地经验、对标同行实战方案的团队，可重点观看分论坛7：行业大讲堂，该板块汇聚全赛道标杆案例，覆盖多领域智能化转型实践。

高价值回放演讲清单：

- 《AI Agent重塑教师备授课全流程：飞象的规模化实践》

- 《让AI智能体越跑越快、越好、越便宜：EvoMap＋亚马逊云科技自进化实战》

- 《让AI理解工厂：基于工业语义数据的Agentic Manufacturing Platform》

- 《AI Agent驱动广告全链路革新：WPP Open平台最佳实践》

- 《Agent AI驱动的全球媒体娱乐内容值链演进》

- 《制药企业基于亚马逊云科技生成式AI平台的财务智能助手实践》

- 《从代码到台架：嵌入式软件开发AI原生硬件开发实践》

其中飞象教育案例证明，垂直行业AI Agent的落地效果，不止取决于模型性能，更依托行业专属知识体系、标准化评价机制与结构化输出能力。EvoMap实战案例详解智能体如何减少无效试错、稳定跨会话输出、复用优质经验，从根源降低Token消耗与运营成本。工业、营销、媒体、制药、硬件开发等案例，则全方位展示AI Agent如何对接行业专属数据、重构业务流程、打通产业链路，实现从单点工具到全流程智能化体系的升级。

六、各团队专属回看顺序指南

为适配不同岗位团队的学习节奏与工作需求，定制专属回看路径，高效精准补齐对应能力：

业务团队最优顺序：分论坛1 → 分论坛7。优先掌握轻量化AI落地场景，快速落地部门试点，再对标同行成熟案例优化落地方案。

Agent开发团队最优顺序：分论坛2 → 分论坛3。先掌握智能体搭建、系统对接、多智能体协同核心技术，再补齐数据治理、记忆优化、可观测运维等量产必备能力。

平台与安全团队最优顺序：分论坛3 → 分论坛5。优先攻克成本管控、故障溯源等生产痛点，再搭建统一AI平台、完善权限隔离与运行安全治理体系。

模型技术团队可额外补充观看分论坛4：模型选型与推理优化，系统学习Amazon Bedrock、SageMaker Inference部署方案，掌握大模型并发调度、推理延迟优化、量产成本管控等核心技术。

内容总结与回看渠道

2026亚马逊云科技中国峰会AI Agent相关演讲可按需求精准筛选：业务场景落地看分论坛1、自研开发搭建看分论坛2、数据运维与可观测看分论坛3、平台安全治理看分论坛5、行业标杆案例看分论坛7。整套内容完整覆盖AI Agent从试点Demo到企业级规模化稳定落地的全流程，助力企业打造可对接数据、可调用工具、可执行业务任务、可标准化治理的成熟智能体系统。

所有回放内容均可通过亚马逊云科技中国官网首屏Banner，或百度、必应等平台搜索“2026亚马逊云科技中国峰会”，进入官方专题页面后，按对应分论坛与演讲名称点播观看。