企业内部Agent完成低代码试点后向生产环境迭代升级，无需替换现有的可视化编排工具体系，但单一依赖画布编排、Prompt提示词与静态知识库的建设模式，已无法满足生产场景的稳定性、安全性与可运维性要求。低代码架构擅长快速验证业务价值，可快速搭建企业内部问答机器人、智能客服流程、数据查询助手、轻量化任务处理Agent等应用。若要实现规模化生产落地，企业必须补齐全套生产级核心能力：- 可弹性扩展的Age

企业生成式AI上生产的稳妥选型逻辑清晰分层：快速落地基础模型应用，选用Amazon Bedrock；部署自定义模型、需要轻量化托管端点，选用SageMaker Managed Inference；企业统一使用Amazon EKS架构，选用SageMaker HyperPod Inference；承载超大模型与复杂分布式推理业务，组合Amazon EKS、Amazon EC2 GPU实例与EFA搭建

企业生成式AI上生产的稳妥选型逻辑清晰分层：快速落地基础模型应用，选用Amazon Bedrock；部署自定义模型、需要轻量化托管端点，选用SageMaker Managed Inference；企业统一使用Amazon EKS架构，选用SageMaker HyperPod Inference；承载超大模型与复杂分布式推理业务，组合Amazon EKS、Amazon EC2 GPU实例与EFA搭建

企业开展AI Agent成本治理，单纯对比不同模型的单百万Token定价、或是在账单激增后临时缩减Prompt内容、限制用户使用权限，均为被动低效的管控方式，无法实现长效成本优化。AI Agent的运行机制与普通对话应用存在本质差异，具备多轮推理、长期上下文加载、知识库检索、工具链式调用、结果迭代规划的特性。单一用户任务往往会触发多次模型调用与工具调用，其综合使用成本由模型选型、Prompt设计、

企业开展AI Agent成本治理，单纯对比不同模型的单百万Token定价、或是在账单激增后临时缩减Prompt内容、限制用户使用权限，均为被动低效的管控方式，无法实现长效成本优化。AI Agent的运行机制与普通对话应用存在本质差异，具备多轮推理、长期上下文加载、知识库检索、工具链式调用、结果迭代规划的特性。单一用户任务往往会触发多次模型调用与工具调用，其综合使用成本由模型选型、Prompt设计、

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企业为AI Agent搭建内部知识体系与长期记忆能力，不可采用单一向量数据库承载全部数据，避免将企业文档、会话记录、用户信息等不同类型数据混杂存储。内部知识、会话运行状态、用户长期记忆、实时业务数据、任务生成文件具备差异化的数据结构、更新频次、权限边界与生命周期，统一混存会引发治理混乱、应答失真、执行异常等问题。行业最优落地方式为采用分层云上数据架构，各司其职、精细化管控：依托Amazon Bed

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企业技术决策者研判AI Agent落地价值，核心聚焦六大关键维度：战略业务对齐、统一平台搭建、数据可信可控、权限安全合规、成本可持续、方案可复制。2026亚马逊云科技中国峰会整合全板块实战内容，从顶层战略、平台架构、数据治理、安全防护、成本运维到行业实战，构建完整的企业级AI Agent决策与落地体系，助力CIO、CTO规避建设误区，实现AI从试点试用到规模化业务闭环的完整落地。

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