亚马逊网络服务(AWS)本周全面推出新的生成式人工智能服务Amazon Q，企业生产力将随之大幅提升。
该公司总经理兼人工智能开发体验总监Doug Seven表示，企业将拥有利用Amazon Q部署可以执行各种任务的半自主人工智能代理的能力，将为软件开发人员和办公室工作人员带来福音。对于那些在许多不同的应用场景中利用Q的客户来说，他们可以看到不同工作中不同角色的生产力提高80%以上，无论是在软件开发还是其他类型的业务领域。
去年11月，AWS在其re:Invent大会上发布了亚马逊Q的预览版，黑莓(Blackberry)、英国电信集团(BT Group)和丰田(Toyota)等多家客户已经对其进行了测试。周三发布的正式发布公告有一些小的变化，包括推出了两个主要版本的产品：专注于处理计算机代码的Amazon Q Developer和专注于处理文档和数据的Amazon Q Business。
Amazon Q Developer利用大型语言模型(LLM)和其他生成式人工智能技术来创建理解计算机代码的人工智能模型。根据AWS的说法，Q Developer可用于生成、理解、排除故障、重构和调试各种语言的代码，包括SQL和Java。该软件经过了检测安全漏洞和应用修复程序的训练，并且还经过了AWS环境知识库的训练。
作为本周发布的一部分，AWS还发布了一项名为Amazon Q Developer Agents的新功能。根据Seven的说法，这些代理不仅仅是典型的数字助理，软件开发人员可以派遣这些代理在半自主的基础上执行特定任务，从而允许人类开发人员专注于其他事情。
“一旦你和Q在工作计划上达成一致，Q就会独立运行，并创造自己的开发环境。它将对代码进行分支。它将编译代码。它会在代码上工作，会做出改变，做所有它需要做的事情。”Seven说。然后它会在某个时候回到你身边说，好吧，我完成了，这是我建议的代码更改。作为开发人员，你可以审查它们，就像审查同行的代码一样，如果这是你想要的，就接受它。然后继续做下一件事。”
Amazon Q还允许开发人员使用自然语言询问有关其代码库的问题。例如，开发人员可以要求Amazon Q developer“向我解释这段代码”或“向我介绍它是如何在高层次上工作的”，Q将会做到这一点。它可以用来自动修复代码漏洞，甚至升级Java代码（下一个要考虑的会是.Net)。用户可以向Q Developer询问他们的AWS环境，包括上个月在EC2实例上花了多少钱。它甚至可以优化SQL查询和ETL管道。
Seven说:“我对人工智能的代理和这种自主或半自主能力的想法感到非常兴奋。”“我们仍然相信，必须有人类参与其中。它会做这些工作并把它作为一个变化呈现出来。你可以像对待其他开发者一样审查它。所以你可以完全控制它，但这真的很令人兴奋。”
客户报告了良好的结果。他举例说，英国电信公司英国电信集团(BT Group)在使用Q的头四个月里生成了大约10万行代码，它们的通过率略高于37%左右的行业平均水平。另一个早期的测试者，澳大利亚国民银行，代码接受率为50%。Seven说:“我们从使用它的客户那里看到了很好的效果。”
AWS表示，Q在GenAI模型的行业基准——SWE-Bench排行榜和SWE-Bench(Lite)排行榜上都取得了不错的成绩。据Seven报道，亚马逊Q在GenAI的所有产品中得分最高。
Amazon Q Developer现已可用。客户可以通过AWS控制台、Slack或IDE(如Visual Studio Code和JetBrains)访问它。Q Developer的专业版费用是每个开发者每月19美元。
与此同时，Amazon Q Business已经被训练成GenAI助手，可以了解用户的商业文档和数据。该产品拥有40多个预构建的数据连接器，可以从S3、Gmail、Salesforce、ServiceNow、Slack、Sharepoint、Box、OneDrive和其他系统中提取数据。它还具有内置的分析功能，能够根据找到的数据构建报告和仪表板。
“真正值得注意的一件事是，像这样的数字助理的能力越来越强。”Seven说。“他们能够吸收大量信息，然后总结这些信息。因此，能够询问诸如将Q实例连接到Salesforce数据之类的问题，并询问‘我目前可用的五大客户机会是什么’。或者把它与票务系统连接起来，这样你就可以问:‘过去30天的总体客户情绪如何?’’”
它还与AWS的旗舰商业智能和分析产品Amazon QuickSight建立连接。Seven说，QuickSight功能强大，但有时候外行很难让它完全按照自己的想法去工作。Amazon Q Business作为自然语言层，新手用户现在可以告诉QuickSight(通过Q)他们想要在仪表板上看到的数据类型。
“所以在QuickSight中有Q意味着我可以用自然语言表达我想要的东西。”Seven说，你可以让它“按地区创建过去60天内客户采用率的可视化”，它就可以创建这些可视化。或者“给我一个仪表盘，我可以按团队或销售人员查看销售情况。”这真的很了不起，因为它使创建这些可视化变得很容易。
一个较早的试用者甚至在Slack中建立了一个Q Business端点，允许员工直接在Slack频道中获得问题的答案。Seven说，只需使用适当的名称和@符号，它就会调用Q Business，对数据进行推理，并生成响应。
Q业务尊重数据访问策略。因此，如果用户没有访问特定内容的权限，他们将无法访问该内容。
AWS还推出了Q Apps，它允许用户将他们的Q Business查询转换为可重用的压缩包装应用程序，可从图库中下载。Seven表示，这项新服务的灵感来自AWS的PartyRock实验，将扩大Q Business的潜在影响。
Seven说，Q Apps的一个潜在用途是根据新员工为谁工作以及在哪个部门工作，为新员工制定入职计划。销售人员也可能使用Q Apps创建销售脚本。
“我觉得这真的很酷。”他说，“我们已经尝试了很长时间，为非开发人员，为业务专家制作工具，为业务线构建应用程序。我自己也为此开发了一些工具。但这一直是一场斗争。这是我见过的最显著的进步之一，也是在支持非开发人员自助服务方面最好的生成式人工智能之一。”
Seven表示，Q Developer和Q Business都基于多种底层技术，包括AWS产品(如Trainium和Inferentia芯片)、亚马逊Bedrock上的官方和第三方LLM，以及Sagemaker人工智能开发环境。他说:“什么都有一点。”“我们不会有这样或那样的偏见。”
亚马逊Q Business的专业版每月收费为每位用户20美元。
