De acordo com pt.wedoany.com-A XPeng Motors, com base nos serviços Kiro, Amazon Bedrock e Amazon EKS da Amazon Web Services, construiu uma plataforma interna de programação de IA e trabalho agêntico chamada "Lingxi", alcançando resultados como cobertura de código de IA superior a 70%, criação de mais de 700 Skills internas, conexão de mais de 400 endpoints de API, mais de 100 PRs colaborativos de IA por dia, conclusão de mais de 140 mil fluxos de trabalho, taxa de sucesso superior a 99,7% nas seis fases principais, zero defeitos P0 e P1 no código entregue, e redução do tempo de correção automática de defeitos de dois dias para 10 minutos.
He Ruibang, responsável pela plataforma de IA/Dados da XPeng Group, apresentou na Cúpula da Amazon Web Services na China que, embora as ferramentas de desenvolvimento de IA já fossem amplamente utilizadas internamente na empresa em 2024, com alguns funcionários tendo sua eficiência individual melhorada, a eficácia geral dos departamentos não apresentou mudanças significativas. A razão é que projetos complexos ainda exigem que as ferramentas de IA concluam a escrita do código em etapas, e a integração manual subsequente, testes de integração e o pipeline CI/CD não foram interligados. Chu Ruisong, Vice-Presidente Global da Amazon e Copresidente da Amazon Web Services na Ásia-Pacífico, destacou na cúpula: "O ponto de inflexão da explosão da IA Agêntica já chegou. O Agente de IA está se transformando de uma ferramenta auxiliar em uma força de trabalho digital que realmente participa da produção e da criação de valor." A XPeng posteriormente reconheceu que eficiência pontual não equivale a eficácia geral.
A arquitetura da plataforma "Lingxi" é dividida em cinco camadas: a camada superior é a entrada do desenvolvedor, incluindo interface web, plugins IDE e plugins de desenvolvimento de hardware; a camada seguinte é a camada de colaboração de Agentes, que utiliza o núcleo Kiro para consolidar as normas de desenvolvimento da indústria automotiva em Skills; a terceira camada é a camada de dados e conhecimento, que armazena dados de desenvolvimento e conhecimento do processo de execução dos Agentes; a camada de modelos é fornecida pelo Amazon Bedrock com capacidades de grandes modelos; a camada inferior de infraestrutura é suportada pelo Amazon EKS, fornecendo poder computacional elástico sob demanda.
Após a implementação desta arquitetura, a mudança mais representativa ocorreu no processo SRE. A XPeng, com base no Amazon Bedrock, estabeleceu quatro Agentes SRE e um mecanismo de atribuição de cinco dimensões, comprimindo o tempo de correção automática de defeitos de dois dias para 10 minutos. Bugs semelhantes, quando reaparecerem, podem ser identificados em segundos, sem necessidade de intervenção humana em todo o processo.
A Moonshot AI (Kimi) demonstrou seu layout de negócios B2B na cúpula. Huang Zhenxin, responsável pelos negócios B2B da Kimi, afirmou que o objetivo de longo prazo da Kimi é buscar a solução ótima para converter energia em inteligência, focando especificamente em três direções: melhorar a eficiência de aprendizado do modelo com dados e poder computacional limitados, expandir o comprimento do contexto e realizar a colaboração de múltiplos Agentes para concluir tarefas complexas. A Kimi melhora a eficiência dos tokens através de arquitetura e métodos de treinamento, fazendo com que 10T de dados produzam o efeito de 20T, e avança em novas arquiteturas de atenção linear na direção de contexto longo, melhorando a eficiência através de resíduos de atenção. A versão K2.7 Code High Speed, lançada recentemente, atinge uma velocidade de saída de 180 token/s.
No nível de infraestrutura, a Kimi obtém suporte de poder computacional através dos data centers e rede globais da Amazon Web Services; no nível de serviços de plataforma, integra-se com o Amazon SageMaker para apoiar clientes no treinamento e implantação de modelos; a Kimi posteriormente será integrada ao Amazon Bedrock e já está disponível no Marketplace, permitindo que clientes globais a utilizem com um clique e paguem conforme o uso. A Kimi também expande clientes empresariais através da rede de parceiros APN, desenvolvendo soluções em conjunto com a Amazon Web Services para setores como finanças, saúde e manufatura.
Em outros casos empresariais, Fu Sheng, CEO da Cheetah Mobile, compartilhou a transformação nativa em IA da empresa. Sua versão empresarial para mercados externos, EasyClaw, opera sobre o Amazon Bedrock AgentCore, escalonando modelos de acordo com a complexidade da tarefa: tarefas simples usam modelos leves, tarefas complexas usam modelos de alto desempenho. Com o modo serverless do Bedrock AgentCore, a Cheetah Mobile paga conforme o uso, reduzindo o tempo de implantação do Agente de um mês para duas semanas e diminuindo os custos operacionais em 25%. A Insta360, com base em suas capacidades próprias de IA e dez anos de acumulação em tecnologia de imagem, e apoiada pela arquitetura de IA Agêntica de cinco camadas da Amazon Web Services, lançou o serviço de criação inteligente de vídeos completa na nuvem "Momento Pro", permitindo que os usuários gerem vídeos de alta qualidade a partir de material bruto em menos de um minuto, sem necessidade de edição manual.
Ding Jie, CEO da Bain & Company na Grande China, acredita que os CEOs não devem focar na tecnologia em si, mas sim em como usar a tecnologia para mudar a forma como a empresa cria valor. As empresas precisam redesenhar os negócios em torno da colaboração homem-máquina, deixando que os humanos sejam responsáveis pelo julgamento, criatividade e responsabilidade, e que os funcionários digitais sejam responsáveis pela velocidade, escala e execução.
A Amazon Web Services propôs na cúpula uma pilha de tecnologia de cinco camadas para a transformação de negócios agênticos nas empresas. A primeira camada é a infraestrutura de IA, incluindo instâncias GPU, chips Trainium próprios, rede, armazenamento e capacidade de computação elástica. A segunda camada é a camada de modelos, onde o Amazon Bedrock fornece uma entrada unificada para as empresas acessarem vários grandes modelos sob demanda. A terceira camada é a camada de dados e conhecimento, que, através de serviços como Zero-ETL, Amazon S3 Vectors, Amazon Bedrock Knowledge Bases e Amazon Context, transforma dados estáticos da empresa em ativos de conhecimento compreensíveis e pesquisáveis pela IA. A quarta camada é a camada de plataforma Agêntica, ou seja, o Amazon Bedrock AgentCore, responsável pelo gerenciamento do ciclo de vida completo do Agente, desde o desenvolvimento e execução até a iteração. A quinta camada é a camada de aplicação de Agentes, incluindo produtos como o Kiro para desenvolvimento de software, o Amazon Quick para trabalhadores do conhecimento e o Amazon Connect para atendimento ao cliente. Além disso, a Amazon Web Services lançou a capacidade Amazon Continuum para riscos de segurança de software na era dos Agentes, cobrindo as etapas de descoberta, priorização, verificação e correção.
Ganapathy "G2" Krishnamoorthy, Vice-Presidente de Serviços de Banco de Dados Globais da Amazon Web Services, ao conversar com o QbitAI, afirmou que a tecnologia já possui capacidades relativamente fortes e está evoluindo rapidamente; o que realmente é necessário é uma mudança na forma de trabalhar impulsionada pela liderança. Empresas globalmente geralmente primeiro validam o valor através de PoCs antes de entrar na fase de uso em escala.
