AWS近日扩充其 AI 代理执行服务 Amazon Bedrock AgentCore Runtime，正式推出 Runtime Instances 受管理 EC2 执行模式，让 AI 代理不必再局限在短时的无服务器工作阶段。过去的 AgentCore Runtime 多以独立的微型虚拟机运行单次代理任务，启动快、可弹性扩资源，适合几小时内就能完成的工作；但如果任务需要连续运行数天，或对 GPU 等算力有更高要求，这种时长上限会成为瓶颈。
新模式的关键变化在于：AI 代理可以运行在由 AWS 管理的 EC2 执行实例上，把单次工作阶段最长从原先的 8 小时拉长到最多 14 天。开发者可以在配置中指定代理允许使用的 EC2 实例类型，并可选择搭载 GPU 的规格，满足模型推理、3D 渲染、仿真以及媒体处理等重计算场景。值得注意的是，GPU 相关的驱动等工作由 AWS 负责处理，开发者不必再把驱动额外加入代理容器环境。
在运维方式上，Runtime Instances 也更“省心”。EC2 的创建、打补丁、扩缩容以及停止等生命周期管理，都由 AgentCore 接手完成，开发者无需自行维护底层服务器，从而把精力集中在代理的业务逻辑与工作流程上。
此外，多代理协作也是新模式的一大亮点。Runtime Instances 支持多个 AI 代理共用同一套 EC2 执行环境与文件资源，例如一个代理负责生成代码文件，另一个代理再直接读取前者产出的结果完成检查或后续处理，无需额外传输数据，特别适合“接力式”任务链。
AWS 明确表示 Runtime Instances 并非取代原本的微型虚拟机模式，两者将并行提供：需要快速启动、运行时间较短的代理继续使用原方案；而当任务要持续多天、需要 GPU 资源，或需要多个代理在同一运行环境中共享上下文时，则可选择 Runtime Instances。
目前该能力已在美国、欧洲与亚太等共 9 个区域上线，包括东京、新加坡和悉尼，用户除支付 EC2 费用外，还需另行承担 AgentCore 管理运算资源的费用。
