AWS 发布新一代 Bedrock AgentCore 运行时：智能体会话启动最多快 15 倍、2 秒内冷启动，单会话可达 8 vCPU / 32 GB，空闲缩到零，内存占用最多降 68%

核心背景与行业痛点

智能体越跑越久，一次任务动辄几小时，还要执行代码、开浏览器、读敏感数据，所以每个会话都得放进隔离沙箱。难点在于取舍：预先开好环境，空闲时也在烧钱；按需启动，又要忍受冷启动延迟。AWS 在博客里引用德勤数据称，只有 15% 的企业规模化跑起了多智能体系统，70% 还不敢放心让智能体自主行动。

架构亮点与底层机制

新运行时保留原有保证：每个会话独占一个 Firecracker 微虚拟机，有独立身份、权限策略和审计记录。变化有三处。一是更大更快，单会话最高 8 vCPU、32 GB 内存，可用 10 GB 镜像，启动不到 2 秒。二是按实际用量计费，智能体等模型、等工具、等人确认时内存会被回收，空闲直接缩到零；常驻型智能体可设承诺基线，按需最多突发到基线的 4 倍。三是隔离延伸到数据，会话可把 S3 存储桶通过 FUSE 挂成文件系统，数据全程留在边界内。AWS 还称 re:Invent 前会让每个会话绑定自己的存储目录。

权威 Benchmark 与实测跑分对比

AWS 没有公布标准化基准测试，以下均为官方/厂商口径：启动最多快 15 倍、算力上限扩大 4 倍、内存效率最多提升 68%。客户自述：Coinbase 冷启动从近 1 分钟降到 5 秒以内，期间每周会话量翻了一倍多；Mission Cloud 推理请求冷启动快 35%、每次调用成本降 17%；Zuora 单次调用内存约降 60%。注意定价页显示 v2 单价高于 v1，是否省钱取决于智能体有多少时间在等待。

开发者实战落地与开箱指南

已在 AgentCore 上跑智能体的团队，可以先拿一条多轮对话型工作负载同时跑 v1 和 v2，对比冷启动和账单再迁移。需要大仓库编译、浏览器自动化或本地小模型推理的场景，可以用上 8 vCPU / 32 GB 的新上限。持续在线的客服类智能体适合承诺基线计费；会话超过 8 小时的任务应改用最长 14 天的 Instances 类型。