文章来源：钛媒体
场景描述
特赞科技致力于开发企业级内容人工智能系统 （Enterprise AI+Content Platform），打造了一站式创意内容服务方案、企业数据管理等多款解决方案，可为企业更高效、优质的内容生产、管理、分发服务。该公司认为企业客户在进行深度商业研讨时面临的 4 大痛点：
- 1. 时间成本高：高质量商业分析报告常需数天至数周完成信息搜集、处理与撰写。
- 2. 人力成本高：依赖资深分析师团队投入大，部分有价值研究因预算受限难以开展。
- 3. 难以规模化：人工产出依赖个人能力，难以快速响应并发需求且难保洞察一致性。
- 4. 信息处理瓶颈：面对海量非结构化数据，人工筛选低效且易漏关键信息。
因此，特赞科技希望通过广泛可用的混合推理模型，依托 Agentic AI 突破 4 大挑战，为商业研究提供更多可能。
2025 年 4 月，特赞科技发布了首个商业研究 Agent 框架 atypica.AI。该 Agent 框架使用了 Amazon Bedrock Claude 作为底层大模型之一。该 Agent 上线后，特赞科技发现应用了 Agentic AI 后，有效解决了以上挑战。
解决方案
特赞科技将 atypica.AI 构建在基于亚马逊云科技的现代化、高可用云原生架构之上，并以 Amazon Bedrock Claude 作为核心 AI 引擎，在 AI 引擎、基础设施、容器化编排、数据库和安全性等方面获得了全面技术支持，有效保障 Agent 运行的稳定性、连续性与安全性：
- 1. 核心 AI 引擎：通过 Amazon Bedrock 调用 Claude 大模型的长文本理解与深度推理能力，对信息进行交叉分析、提炼观点、识别趋势并生成高质量分析内容，形成独到商业洞察。
- 2. 基础设施即代码 （IaC）：使用 Pulumi 定义和管理从 VPC 网络到 EKS 集群及应用部署的全部云资源，实现架构可版本化、可审计、可复现，提升部署一致性与可靠性。
- 3. 容器化与编排：将应用容器化并部署在 Amazon EKS 上，结合 Helm Charts 与 IaC 工具，构建高效、自动化的 CI/CD 流程。
- 4. 全球数据库架构：采用 Amazon Aurora Global Database 实现跨区域单一数据库部署，主区域处理写操作，全球只读副本可在低于 1 秒延迟内同步，确保近乎实时的全球数据访问与洞察。
- 5. 安全与权限：通过 IAM Roles for Service Accounts（IRSA） 为 EKS 中每个服务 Pod 分配临时精细化访问权限，避免硬编码密钥，严格遵循最佳安全实践。
在此基础上，特赞科技还将 Agent 能力延伸至：
- 1. 内容资产管理 （DAM）：自动分析并标注图片、视频等素材的业务维度、品牌元素、场景情绪等多维标签，提升内容检索与复用效率。
- 2. 内容效果分析 （Content Hub）：持续追踪多渠道内容表现，结合标签进行归因分析，主动提出优化建议与新创意方向。
成效
1. 加速产品上市：Amazon Bedrock 让特赞科技免去自建和维护复杂大模型推理基础设施的投入，可直接、按需、可扩展使用 Claude 等前沿模型，将 atypica.AI 的研发周期缩短 6–9 个月，使团队专注于 Creative Reasoning Agent 框架与业务逻辑。
2. 优化成本与性能：通过 Amazon Bedrock 的多模型选择和按需付费模式，为不同研究任务匹配最合适的模型，实现成本与性能的平衡。
3. 提升创新能力：借助 Amazon EKS 和 Amazon Bedrock 等托管服务，工程师从底层运维中解放，投入更多前沿 AI 技术实验与迭代。
4. 快速交付商业洞察：在可行性测试、竞品分析、营销策略规划等场景中，atypica.AI 可在 10–20 分钟内生成高质量商业研究报告，大幅优于人工分析所需的数天至数周。
5. 增强敏捷性：利用 Amazon Bedrock 新模型或更新可当日完成 atypica.AI 的适配与测试，并在亚马逊云科技专业团队指导下减少试错。支撑业务扩展：基于 Amazon EKS 和 Amazon Bedrock 的架构可自动、无缝扩展，应对流量高峰，并依托亚马逊云科技安全合规体系保障数据安全与保密。