当地时间周二，亚马逊云科技（AWS）正式发布三款全新AI智能体，并将其定义为“前沿智能体”（frontier agents）。其中一款具备学习用户工作习惯的能力，可实现长达数日的连续自主运行。
据悉，这三款智能体分别聚焦于不同技术场景：代码生成、安全合规流程（如自动化代码审计），以及DevOps全流程自动化（例如在新版本部署阶段主动规避潜在故障）。目前，所有智能体均已开放预览版供开发者体验。
AWS官方将其中一款命名为“Kiro 自主智能体”（Kiro autonomous agent），强调其可在无人干预状态下持续执行编码任务达数日之久。
该智能体基于AWS今年7月推出的同名AI编程工具Kiro构建，而此前的Kiro主要面向“氛围编码”（vibe coding）场景，目标是输出可直接投入生产环境的高质量、运营就绪型代码。为保障代码符合企业内部标准，Kiro严格遵循客户定制的开发规范，其核心方法论被称为“规范驱动开发”（spec-driven development）。
在实际开发中，Kiro会主动向人类工程师提出假设性问题，请求对设计意图、接口定义或边界条件等关键点进行确认、修正或补充，从而逐步沉淀出清晰、可复用的开发规范。而升级后的Kiro自主智能体则进一步通过分析团队历史代码库、CI/CD流水线行为、协作工具交互记录等多种数据源，深度理解真实工程实践模式。AWS表示，完成这一阶段的学习后，它即可脱离人工实时指导，独立推进复杂项目。
在AWS re:Invent大会的主题演讲中，首席执行官马特·加曼（Matt Garman）现场演示了该能力：“你只需从待办事项列表中指派一个高难度任务，它就能自行拆解、规划路径并完整交付。”
他进一步指出：“它不仅能识别你惯用的技术栈和协作方式，还会随着任务推进，持续深化对你所维护系统的架构逻辑、业务语义，以及团队长期积累的工程准则的理解。”
亚马逊特别强调，Kiro拥有“跨会话持久上下文”（persistent context across sessions）能力——即不会因系统重启、会话中断或内存限制而丢失任务目标与中间状态。因此，官方承诺其可在极低人工介入的前提下，稳定支撑小时级乃至天级的端到端开发任务。
加曼以典型场景为例说明：当需要同步更新分布在15个不同服务中的某段核心公共逻辑时，传统方式需逐一分配、手动验证；而启用Kiro后，仅需一条自然语言指令，即可自动完成全部定位、修改、测试与提交流程。
为支撑全链路智能化开发，AWS同步推出了另外两款协同智能体：“AWS 安全智能体”（AWS Security Agent）可嵌入编码过程，在编写阶段即识别潜在漏洞，并在代码完成后执行安全扫描与修复建议生成；“DevOps 智能体”（DevOps Agent）则专注于新代码上线前的兼容性与性能验证，覆盖软件依赖、硬件资源约束及云基础设施适配等多个维度。
当然，AWS并非首家提出长周期运行概念的厂商。OpenAI上月亦宣布，其新一代编码模型GPT-5.1-Codex-Max已支持最长24小时的连续任务执行。
但行业共识是，当前制约AI智能体规模化落地的关键瓶颈，并非上下文长度本身。大型语言模型（LLMs）仍普遍存在幻觉现象与结果不可控问题，迫使开发者不得不频繁介入、反复校验，形同“AI保姆”。正因如此，多数工程师更倾向将任务切分为细粒度单元，并在每步执行后即时验证输出。
尽管如此，扩展上下文窗口仍是迈向真正可信AI协作者不可或缺的基础能力。此次AWS发布的系列智能体，无疑标志着产业界在构建可持续、可信赖、可落地的AI工程伙伴道路上，又迈出了坚实一步。
