Selama AWS re:Invent 2025 minggu ini, perusahaan mengumumkan berakhirnya era chatbot, memperkenalkan agen AI perbatasan yang beroperasi secara otonom dalam jangka waktu yang lama. Pergeseran ini mencerminkan permintaan yang semakin meningkat untuk solusi AI yang lebih canggih yang dapat menangani tugas kompleks tanpa intervensi manusia yang konstan.
Saat industri bergerak melampaui kegembiraan awal dari AI generatif, fokus kini beralih pada praktikalitas infrastruktur dan efisiensi operasional. Kebaruan dari chatbot sederhana telah berkurang, dan organisasi kini dihadapkan pada tantangan untuk menskalakan sistem canggih ini secara efektif.
Sebelumnya, mengembangkan agen AI perbatasan adalah tugas yang kompleks yang memerlukan sumber daya rekayasa yang luas. Pengadopsi awal menghadapi kesulitan dalam mengelola konteks, memori, dan keamanan. Untuk mengatasi tantangan ini, AWS memperkenalkan Amazon Bedrock AgentCore, sebuah layanan terkelola yang dirancang untuk menyederhanakan proses backend yang diperlukan untuk operasi agen, secara signifikan meningkatkan efisiensi.
Perusahaan seperti MongoDB telah mendapatkan manfaat dari teknologi ini, mengurangi waktu pengembangan mereka dari berbulan-bulan menjadi hanya delapan minggu dengan memanfaatkan AgentCore. PGA TOUR juga melaporkan peningkatan luar biasa dalam kecepatan generasi konten sebesar 1.000% sambil mengurangi biaya sebesar 95% melalui platform yang sama.
AWS memperkenalkan tiga agen AI perbatasan spesifik di acara tersebut: Kiro, seorang pengembang virtual; Agen Keamanan; dan Agen DevOps. Kiro meningkatkan integrasi alur kerja dengan memanfaatkan alat khusus, bergerak melampaui sekadar penyelesaian kode. Namun, kebutuhan komputasi yang luas untuk agen-agen ini menjadi tantangan, mendorong AWS untuk mengumumkan perangkat keras baru, termasuk Trainium3 UltraServers, yang menjanjikan peningkatan kinerja sebesar 4,4x, sehingga mengurangi waktu pelatihan untuk model besar.
Untuk mengatasi masalah kedaulatan data, AWS memperkenalkan 'Pabrik AI' yang akan memberikan daya komputasi langsung ke pusat data pelanggan, mengakui bahwa beberapa data sensitif tidak dapat diproses di cloud publik. Selain itu, AWS memanfaatkan AI agenik untuk membantu dengan peningkatan kode warisan, memungkinkan perusahaan seperti Air Canada untuk memodernisasi ribuan fungsi dengan cepat dan biaya yang efektif.
Sementara inovasi seputar agen AI perbatasan menjanjikan, hal ini juga menimbulkan kekhawatiran tentang keamanan dan pengawasan. AWS menerapkan fitur seperti 'Kebijakan AgentCore' untuk menetapkan batasan pada kemampuan agen dan 'Evaluasi' untuk memantau kinerja, memastikan bahwa risiko yang terkait dengan agen otonom dikelola dengan efektif. Saat AWS melangkah maju, fokus bagi para pemimpin perusahaan akan beralih dari menjelajahi kemampuan AI ke mengevaluasi infrastruktur yang diperlukan untuk mendukung kemajuan ini.