AWS推出Kiro bots，为AI智能体加入持久记忆与流程委派能力

AWS 于 2025 年 7 月首次推出 Kiro，这是一个代理式、规格驱动的开发环境。今年 8 月，AWS 又推出了 Kiro Crew，这是一个持久化、开源、能够记住上下文的开发工作空间。如今，为了帮助开发者应对并行执行的更复杂任务，AWS 于周四推出了 Kiro bots，为工具集增加了持久化代理记忆和委托式工作流管理。Kiro Crew 已经能够跨会话保留记忆；而 bots 则让每个代理拥有自己的记忆。

Kiro bots 被描述为“一个命名了的、长期运行的代理，你为工作中的某个特定部分（比如阅读工单队列中的新问题）定义并定制它”，它保留自己的记忆，并且在创建时只拥有提供给它的工具。

bot 功能还运行自己的会话（AWS 指的是 bot 启动并监控的并行工作会话），因此软件工程师不必逐个跟踪它们或将它们编织在一起。

据 AWS 称，Kiro bots 的到来预示着从委托任务向委托流程的转变。

保姆式看护 vs. bots 更好地构建

AWS 代理式 AI 工程总监 Kathy Kam 告诉 The New Stack，代理只有在开发者能够信任它们自主行动时才有用，但当会话结束时，工作就不再有人负责了。

“开发者最终成了中间人，把上下文从一个会话带到下一个会话。Kiro bots 把这项工作从他们手中接过来，因此开发者现在可以花一整天决定什么值得构建，而不是保姆式地看护会话，”Kam 说。

“开发者现在可以花一整天决定什么值得构建，而不是保姆式地看护会话。”

到目前为止，如果没有这种保姆式地、用更持久的记忆仔细引导代理从一个点走到下一个点的做法，负面后果很快就会显现。

“你会得到很多开发者现在所说的上下文腐烂，这让人感觉像是在唠叨一个代理，让它重做你昨天告诉它的事情，”Kam 解释道。“当并行任务各自持有自己漂移的现实版本时，它会迅速蔓延。所以我们给每个 Kiro bot 自己的持久化记忆，用一个笔记 [.md] 文件来读写，开发者可以直接编辑。修正一次错误——它就保持修正，而不是在每个进行中的任务里重新浮现。”

每个 Kiro bot 只使用其工作所需的工具和权限。

例如，一个研究 bot 可以搜索网络和读取文件，但不能修改它们。一个部署 bot 可以运行部署脚本，并在每次变更前请求批准。一个 bot 可以向开发者请求更多工具，但在软件工程师实际批准请求之前，什么都不会改变。因为每个 bot 都有自己的记忆，部署 bot 学到的关于发布流程的知识不会与研究 bot 学到的东西混淆。各自独立的经验教训让每个 bot 与其自身的职责保持一致，而这些职责是由开发者在开始时判定的。

信任来自过往记录

如果这让人感觉 bots 和代理正在发展出更多自己的个性，并被拟人化成某种等级体系，其中一些扮演比其他更资深的角色，那么 AWS 的 Kam 说这是错误的思考方式。

“纯粹基于智商来建立代理等级体系是错误的衡量标准。重要的是一个代理被允许接触什么，而 Kiro bot 通过建立过往记录来赢得信任，”Kam 强调说。

“纯粹基于智商来建立代理等级体系是错误的衡量标准。重要的是一个代理被允许接触什么，而 Kiro bot 通过建立过往记录来赢得信任。”

目前还没有拟人化，但每个 Kiro bot 仍然有一个名字、一个头像、自己的记忆，以及一个持续进行的聊天频道，开发者在那里设定它的方向并回来获取结果。

在那个聊天背后，bot 并行启动会话并监控它们。它可以重定向一个偏离计划的会话，并在会话完成后合并结果。如果一个任务需要人类决策，bot 可以在继续处理不依赖于答案的部分的同时询问工程师。开发者可以在聊天中设置例程，这样 bot 可以在编码团队一天工作开始之前就调查夜间的构建失败。

是的，AWS，但万一……呢？

这里似乎还有很多“是的，但万一……”的问题需要提出。当 bots 被指示等待人类开发者的决策，但 bot 和更广泛的代理框架已经拥有足够的机构知识或历史知识，能够告诉它人类不需要参与时，会发生什么？这是否意味着人类编码者应该被自动化取代，以减少浪费时间？

“随着越来越多的公司转向软件工厂，代理最终可能在团队中比单个开发者记住更多的信息和上下文，但这并不意味着代理掌权，”AWS 的 Kam 澄清道。“人类仍然是负责的一方，而代理负责执行工作。软件工程师设定每个 Kiro bot 为其工作获得多少访问权限，因此部署 bot 可以在每次变更前要求批准，而研究 bot 则以较少的检查点运行。”

Kam 进一步指出，Kiro bot 可以“请求更多权限，但它永远不能”未经管理地“夺取权限”。然而，正如已经强调的那样，在等待答案的同时，它会继续推进一切不需要人类参与的事情。

每个 Kiro bot 都理解自己的专长、成果、权衡、限制和决策

在其官方发布博客中，AWS 表示，使用 Kiro bots 的开发者会发现，给予 bot 的方向始终可见且可修改。它是通过持续的对话和反馈设定的，而 Kiro Crew 的学习会在每个 bot 内部积累。这让开发者可以移交一项持续的责任，而不是单个任务。每个 bot 都理解，对于其专长而言，它应该追求什么成果、权衡背后的原因、变更的限制以及已经做出的决策。

（原文较长，此处译出前 6000 字，完整内容请点「打开原文」。）