Przyszłość autonomicznych agentów AI: Poza erą chatbotów na AWS re:Invent 2025

Branża technologiczna stanęła przed nową rzeczywistością. Zamiast zachwycać się możliwościami generatywnej AI do tworzenia wierszy, uwaga skupia się teraz na ekonomice infrastruktury i operacyjnych wyzwaniach. Amazon Web Services (AWS) na konferencji re:Invent 2025 w Las Vegas ogłosiło koniec ery chatbotów, zastępując je „agentami granicznymi” (frontier AI agents), które nie tylko komunikują się, ale autonomicznie wykonują złożone zadania przez wiele dni.

Kryzys infrastruktury i odpowiedź AWS

Tworzenie zaawansowanych agentów AI, zdolnych do realizacji złożonych, niedeterministycznych zadań, było dotychczas domeną wysoce specjalistycznych zespołów inżynierskich. Wczesne implementacje wymagały znaczących zasobów na koordynację kontekstu, zarządzanie pamięcią i bezpieczeństwem. AWS odpowiada na te wyzwania, wprowadzając Amazon Bedrock AgentCore – zarządzaną usługę, która pełni funkcję systemu operacyjnego dla agentów, obsługując zaplecze zarządzania stanem i pobierania kontekstu. Standaryzacja tej warstwy przekłada się na zauważalne wzrosty efektywności.

Przykładem jest firma MongoDB, która dzięki AgentCore zrezygnowała z własnej infrastruktury, konsolidując swoje narzędzia i wprowadzając aplikację opartą na agentach do produkcji w zaledwie osiem tygodni. Wcześniej proces ten zajmował miesiące. Jeszcze bardziej imponujące wyniki odnotowała PGA TOUR, która wykorzystała platformę do zbudowania systemu generowania treści, zwiększając prędkość pisania o 1000 procent, jednocześnie redukując koszty o 95 procent.

Agenci AI jako nowa siła robocza

Zespoły programistów również otrzymują swoje „dedykowane siły robocze”. Na re:Invent 2025 AWS zaprezentowało trzech wyspecjalizowanych agentów AI: Kiro (wirtualnego dewelopera), agenta bezpieczeństwa i agenta DevOps. Kiro wykracza poza zwykłe narzędzie do uzupełniania kodu; integruje się bezpośrednio z przepływami pracy poprzez „moce” – specjalizowane integracje z narzędziami takimi jak Datadog, Figma i Stripe. Pozwala to Kiro działać w kontekście, a nie tylko zgadywać składnię.

Wyzwania obliczeniowe i suwerenność danych

Agenci działający przez wiele dni zużywają ogromne ilości mocy obliczeniowej. Używanie standardowych stawek na żądanie szybko niweczy zwrot z inwestycji. AWS, świadome tego problemu, ogłosiło agresywne innowacje sprzętowe. Nowe Trainium3 UltraServers, zasilane procesorami 3 nm, oferują 4,4-krotny wzrost wydajności obliczeniowej w porównaniu do poprzednich generacji, skracając czas szkolenia modeli fundamentalnych z miesięcy do tygodni.

Co jednak ciekawsze, zmienia się miejsce, w którym te obliczenia są wykonywane. Suwerenność danych pozostaje poważnym problemem dla globalnych przedsiębiorstw, często blokując adopcję chmury dla wrażliwych obciążeń AI. AWS przeciwdziała temu, wprowadzając „Fabryki AI” (AI Factories) – w zasadzie wysyłając fizyczne szafy z chipami Trainium i procesorami graficznymi NVIDIA bezpośrednio do istniejących centrów danych klientów. To hybrydowe rozwiązanie, które uznaje prostą prawdę: dla niektórych danych publiczna chmura jest wciąż zbyt odległa.

Modernizacja dziedzictwa technologicznego

Innowacje w zakresie agentów AI są obiecujące, jednak większość budżetów IT jest obciążona długiem technicznym, a zespoły spędzają około 30 procent czasu na utrzymywaniu istniejących systemów. Podczas re:Invent 2025 Amazon zaktualizował AWS Transform, aby skutecznie atakować ten problem, wykorzystując agentową AI do modernizacji kodu dziedzictwa.

Usługa jest teraz w stanie obsługiwać modernizację Windowsa w pełnym zakresie, włączając w to aktualizację aplikacji .NET i baz danych SQL Server. Air Canada wykorzystała tę usługę do modernizacji tysięcy funkcji Lambda w ciągu kilku dni, co ręcznie zajęłoby tygodnie i kosztowałoby pięć razy więcej.

Dla programistów, którzy chcą pisać kod, ekosystem się poszerza. Strands Agents SDK, wcześniej dostępny tylko dla Pythona, teraz obsługuje TypeScripta. Jako lingua franca internetu, TypeScript wnosi bezpieczeństwo typów do często chaotycznego wyjścia z dużych modeli językowych (LLM), co stanowi niezbędną ewolucję.

Rozważne zarządzanie w erze autonomicznych agentów AI

Istnieje jednak zagrożenie. Agent działający autonomicznie przez „dni bez interwencji” to również agent, który może uszkodzić bazę danych lub wyciec dane osobowe bez natychmiastowego zauważenia. AWS stara się zarządzać tym ryzykiem za pomocą „AgentCore Policy” – funkcji umożliwiającej zespołom ustalanie granic w języku naturalnym, określających, co agent może, a czego nie może robić. W połączeniu z „Ewaluacjami”, które wykorzystują predefiniowane metryki do monitorowania wydajności agentów, zapewnia to niezbędną siatkę bezpieczeństwa.

Zespoły ds. bezpieczeństwa również zyskują dzięki aktualizacjom Security Hub, który teraz koreluje sygnały z GuardDuty, Inspektora i Macie w pojedyncze „zdarzenia”, zamiast zalewać pulpit izolowanymi alertami. Sam GuardDuty rozszerza swoje możliwości, wykorzystując uczenie maszynowe do wykrywania złożonych wzorców zagrożeń w klastrach EC2 i ECS.

Jesteśmy już poza fazą programów pilotażowych. Narzędzia zaprezentowane na AWS re:Invent 2025, od specjalistycznego sprzętu po zarządzane ramy dla agentów AI, są zaprojektowane do produkcji. Pytanie dla liderów przedsiębiorstw nie brzmi już „co AI może zrobić?”, ale „czy możemy sobie pozwolić na infrastrukturę, która pozwoli jej wykonać swoją pracę?”