es.wedoany.com Noticia: Basándose en servicios de Amazon Web Services como Kiro, Amazon Bedrock y Amazon EKS, XPeng Motors ha construido una plataforma interna de programación con IA y trabajo agéntico llamada "Lingxi", logrando una cobertura de código de IA superior al 70%, la creación de más de 700 Skills internas, la conexión de más de 400 endpoints de API, más de 100 PR colaborativos con IA al día, la finalización de más de 140,000 flujos de trabajo, una tasa de éxito superior al 99.7% en las 6 etapas principales, cero defectos P0 y P1 en el código entregado, y la reducción del tiempo de reparación automática de defectos de dos días a 10 minutos.
He Ruibang, responsable de la plataforma de IA/Datos de XPeng Group, explicó en la Cumbre de AWS China que, aunque en 2024 las herramientas de desarrollo de IA ya se usaban ampliamente dentro de la empresa, mejorando la eficiencia individual de algunos empleados, la eficacia general de los departamentos no mostró cambios significativos. La razón es que los proyectos complejos aún requerían que las herramientas de IA completaran la escritura de código paso a paso, y la posterior integración manual, pruebas conjuntas y el proceso CI/CD no estaban conectados. Chu Ruisong, vicepresidente global de Amazon y copresidente de AWS para la región Asia-Pacífico, señaló en la cumbre: "El punto de inflexión para la explosión de la IA agéntica ya ha llegado. Los Agentes de IA están pasando de ser herramientas auxiliares a convertirse en una fuerza laboral digital que realmente participa en la producción y la creación de valor". XPeng posteriormente reconoció que la eficiencia puntual no equivale a la eficacia general.
La arquitectura de la plataforma "Lingxi" se divide en cinco capas: la capa superior es la entrada para desarrolladores, que incluye la interfaz web, plugins de IDE y plugins de desarrollo de hardware; la siguiente capa es la capa de colaboración de Agentes, que utiliza el núcleo Kiro para consolidar las normas de desarrollo de la industria automotriz como Skills; la tercera capa es la capa de datos y conocimiento, que acumula datos de investigación y desarrollo y conocimiento del proceso de ejecución de los Agentes; la capa de modelos, donde Amazon Bedrock proporciona capacidades de modelos grandes; y la capa inferior de infraestructura, soportada por Amazon EKS, que proporciona potencia de cómputo elástica bajo demanda.
Tras la implementación de esta arquitectura, el cambio más representativo ocurrió en el proceso SRE. Basándose en Amazon Bedrock, XPeng estableció cuatro Agentes SRE y un mecanismo de atribución de cinco dimensiones, comprimiendo el tiempo de reparación automática de defectos de dos días a 10 minutos. Los errores similares pueden identificarse en segundos la próxima vez que aparezcan, sin necesidad de intervención humana en todo el proceso.
Kimi de Moonshot AI mostró su diseño de negocio B2B en la cumbre. Huang Zhenxin, responsable del negocio B2B de Kimi, indicó que el objetivo a largo plazo de Kimi es encontrar la solución óptima para convertir energía en inteligencia, centrándose en tres direcciones: mejorar la eficiencia de aprendizaje del modelo con datos y potencia de cómputo limitados, ampliar la longitud del contexto y lograr la colaboración de múltiples Agentes para completar tareas complejas. Kimi mejora la eficiencia de los tokens mediante la arquitectura y los métodos de entrenamiento, logrando que 10T de datos produzcan el efecto de 20T, y avanza en la dirección de contexto largo con nuevas arquitecturas de atención lineal, mejorando la eficiencia a través de residuos de atención. La versión recientemente lanzada K2.7 Code High Speed alcanza una velocidad de salida de 180 token/s.
A nivel de infraestructura, Kimi obtiene soporte de potencia de cómputo a través de los centros de datos globales y la red de AWS; a nivel de servicios de plataforma, se integra con Amazon SageMaker para apoyar a los clientes en el entrenamiento e implementación de modelos; Kimi se conectará posteriormente a Amazon Bedrock y ya está disponible en el Marketplace, permitiendo a clientes globales usarlo con un solo clic y pagar por uso. Kimi también expande sus clientes empresariales a través de la red de socios APN, desarrollando conjuntamente con AWS soluciones que cubren industrias como finanzas, salud y manufactura.
En otros casos empresariales, Fu Sheng, CEO de Cheetah Mobile, compartió la transformación nativa en IA de la empresa. Su versión empresarial para mercados internacionales, EasyClaw, se ejecuta sobre Amazon Bedrock AgentCore, programando modelos según la complejidad de la tarea: modelos ligeros para tareas simples y modelos de alto rendimiento para tareas complejas. Gracias al modo sin servidor de Bedrock AgentCore, Cheetah Mobile paga según el uso, reduciendo el tiempo de lanzamiento de Agentes de un mes a dos semanas y disminuyendo los costos operativos en un 25%. Basándose en sus capacidades propias de IA y diez años de acumulación en tecnología de imagen, Insta360, apoyándose en la arquitectura de cinco capas de IA agéntica de AWS, lanzó el servicio en la nube integral de creación inteligente de videos "Moments Pro", que permite a los usuarios generar videos de alta calidad a partir de material grabado en menos de un minuto, sin necesidad de edición manual.
Ding Jie, CEO de Bain & Company para la Gran China, considera que los CEOs no deben centrarse en la tecnología en sí, sino en cómo usarla para cambiar la forma en que la empresa crea valor. Las empresas deben rediseñar sus operaciones en torno a la colaboración humano-máquina, dejando que los humanos se encarguen del juicio, la creatividad y la responsabilidad, y que los empleados digitales se encarguen de la velocidad, la escala y la ejecución.
En la cumbre, AWS propuso una pila tecnológica de cinco capas para la transformación empresarial hacia la IA agéntica. La primera capa es la infraestructura de IA, que incluye instancias de GPU, chips Trainium propios, así como capacidades de red, almacenamiento y cómputo elástico. La segunda capa es la capa de modelos, donde Amazon Bedrock proporciona una entrada unificada para que las empresas accedan a varios modelos grandes según sea necesario. La tercera capa es la capa de datos y conocimiento, que transforma los datos estáticos de la empresa en activos de conocimiento comprensibles y recuperables por la IA a través de servicios como Zero-ETL, Amazon S3 Vectors, Amazon Bedrock Knowledge Bases y Amazon Context. La cuarta capa es la capa de plataforma agéntica, es decir, Amazon Bedrock AgentCore, responsable de la gestión del ciclo de vida completo de los Agentes, desde el desarrollo y la ejecución hasta la iteración. La quinta capa es la capa de aplicaciones de Agentes, que incluye productos como Kiro para el desarrollo de software, Amazon Quick para trabajadores del conocimiento y Amazon Connect para servicio al cliente. Además, AWS lanzó la capacidad Amazon Continuum para abordar los riesgos de seguridad del software en la era de los Agentes, cubriendo las fases de descubrimiento, priorización, verificación y reparación.
Ganapathy "G2" Krishnamoorthy, vicepresidente de servicios de bases de datos globales de AWS, comentó en una conversación con QbitAI que la tecnología ya posee capacidades sólidas y evoluciona rápidamente; lo que realmente se necesita es un cambio en la forma de trabajar impulsado por el liderazgo. Las empresas a nivel global generalmente primero validan el valor a través de PoC y luego entran en una fase de uso a escala.
Este artículo es compilado por Wedoany, las citas de la IA deben indicar la fuente «Wedoany»; si hay alguna infracción u otro problema, por favor notifícanos a tiempo, este sitio lo modificará o eliminará. Correo electrónico: news@wedoany.com
