亚马逊CTO深圳谈AI：先教育再上车，Agent必须被约束

2026年10月，亚马逊副总裁兼首席技术官Werner Vogels在深圳接受采访，阐述亚马逊在AI领域的基本理念。他强调，企业在采用AI时应当确保成本可控，不必一味追求最强模型，而对Agent的使用必须设置约束，同时人类需要保留最终判断权。

Werner Vogels对由FOMO（害怕错过）驱动的AI转型持反对态度。他认为，恐惧是糟糕的决策方式，企业应该先教育、先理解，而不是被模型的迭代速度裹挟。他建议企业先搞清楚要解决什么问题，再决定是否采用AI技术。他指出，AI只是工具，最终工作仍然由人类完成。

在模型选择方面，Werner Vogels提出“够好就够了”的原则。他认为，排名第一的模型可能比其他模型贵得多，但较小的模型往往足以完成任务，成本却大幅降低。企业应不断实验、测量和学习，并关注模型的可访问性与权重公开。

针对Agent的发展，Werner Vogels表示，Agent从会回答到会行动，其能力与风险同步上升。亚马逊开发了Dogwood语言以及相关引擎，用于明确规定Agent能做什么、不能做什么。他强调“你构建它，你就对它负责”，开发Agent的企业必须对Agent的行为负责，并设置好护栏，让其在设定边界内运行。

Werner Vogels还提到，涉及金融服务、生命科学、医疗等监管严格或可能影响生命安全的领域，在采取行动前应由人类审核全部内容。他认为，人类在创造力、判断力和经验方面具有独特性，“经验没有压缩算法”。AI可以帮助人类，但最终采取行动的仍然是人。