企业把 AI agent 请进门，本想让它替人干活，结果它先干了两件让 IT 部门睡不着的事：张口就给”自信、但错得离谱”的建议；制造安全漏洞的速度，还比谁都快。
6 月 17 日纽约的 AWS Summit 上，主管 Agentic AI 的副总裁 Swami Sivasubramanian 干脆把这俩毛病摆到台面上，顺手端出两套服务来堵——一套治”不懂业务”，一套治”安全跟不上手”。
第一个洞：agent 不知道你公司是怎么运转的
先说为什么 agent 会”自信地答错”。
模型本身不缺脑子，缺的是你公司那套只有老员工才懂的门道——哪张表是权威数据、哪条业务规则不能碰、某个客户编号到底对应谁。这些东西散在几十个系统里，agent 够不着，只能猜。猜错了还一脸笃定。
AWS 给的解法叫 AWS Context，本质是把企业散落的数据自动连成一张知识图谱：谁和谁有关系、什么规则管着什么流程、哪块领域知识该在什么时候调出来。agent 干活时实时去查这张图，而不是凭印象编。
用 AWS 自己的话说，没有这层上下文，“agent 太容易给出自信却错误的建议”。Context 目前还是 coming soon，但思路很清楚：模型再聪明，也得先认得自家的门牌号。
第二个洞：漏洞冒出来的速度，防守方跟不上
第二套服务 AWS Continuum，对的是安全。
它的 slogan 直接叫”machine speed”——机器的速度。一套流程下来是：自动发现漏洞、按业务影响排优先级、证明哪些是真能被人打穿的（而不是一堆吓人但没法利用的告警）、再推着走完修复。还带了个用 STRIDE 框架做威胁建模的预览功能，能在 pull request 阶段就扫代码、给修法。接入方式走 Kiro、Claude Code 插件和 MCP。
这里有个细节值得停一下。AWS 在解释”为什么非得现在做”时，点了 Anthropic 那个最强安全模型 Claude Mythos 的名——意思是，像 Mythos 这种专门挖漏洞的模型，找洞的速度已经快过防守方打补丁的速度了。
传统那套办法，“压根不是为这种速度设计的”。
讲人话就是：进攻方用上了 AI，防守方还在用人肉节奏，这账迟早要崩。Continuum 想做的，就是把防守也拉到同一个速度档上。它现在是限定客户的 gated preview，规划里要接 Check Point、Zscaler、Rubrik、Netskope、SentinelOne 这一串安全厂商。
AWS 急着补这两块，是有前科的
AWS 这么急，不是没来由。今年 2 月它出过一串故障，其中一次足足挂了 13 个小时，问题就出在环境被误删、又得重建。自动化的活儿跑飞了、又没人兜得住，这种场面正是”agent 没上下文、安全没护栏”的真实代价。
这次 Summit 上能看出 AWS 的整体打法：
| 方向 | 动作 |
|---|---|
| 业务理解 | AWS Context 知识图谱 |
| 安全 | AWS Continuum，machine speed 修漏洞 |
| 运行时 | Bedrock AgentCore 转正（GA），加了托管知识库和网页搜索 |
| 开发 | Kiro 出了 iOS 版（gated preview） |
| 数据 | S3 Annotations，每个对象能挂最多 1GB 可查上下文 |
顺带一组性能数字：ECS 的弹性扩容从 363 秒压到 86 秒，快了 76%；新的 EC2 G7 实例 AI 推理性能最高提到 4.6 倍。
一句话点穿
这两年大家都在比谁的模型更聪明，AWS 这回换了个说法：模型聪不聪明先放一边，你得先让它认得自家的业务、还得有人能按住它别捅娄子。
agent 真要在企业里干活，缺的从来不是智商，是”知道公司怎么转”和”出事有人兜底”这两件最不性感的事。Context 和 Continuum 赌的就是——下一阶段企业 AI 的钱，会花在这两块上。
参考来源：AWS says AI agents lack business context and security, launches two services to patch the gaps（The Decoder）；CocoLoop、Top announcements of the AWS Summit in New York, 2026（AWS Blog）