AWS推出Kiro powers，集成Stripe、Figma、Datadog，赋能AI编程

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在拉斯维加斯举行的年度re:Invent大会上，亚马逊云科技（Amazon Web Services）发布了Kiro powers，标志着AI辅助软件开发领域的一次重大演进。该系统直接解决了现代AI编码代理运行方式中一个日益严重的关键低效问题，即俗称的“上下文腐化”。其核心创新在于，从当前主流的将所有可能的工具能力预加载到AI上下文窗口的模式，转变为动态的按需模型。在开发者开始任务之前，无需像以往那样让Anthropic的Claude Sonnet或OpenAI的GPT-4等模型预先加载数万个与Stripe、Figma和Datadog等工具相关的无关API定义令牌，Kiro powers仅在开发者的对话提示触发时才激活专项专业知识。正如亚马逊开发者代理与体验副总裁Deepak Singh所解释的，这种方法旨在为代理提供专门的上下文，以更快地达成正确结果，同时降低计算成本——这是第一代AI编码助手难以兼顾的速度与效率双重优势。此次发布得到了九家关键技术提供商合作关系的支持，包括Stripe、Figma、Datadog、Dynatrace、Neon、Netlify、Postman和Supabase，以及AWS自身的服务，共同构建了一个由即用型“powers”组成的初始生态系统。这些“powers”将工具特定知识、MCP服务器配置和自动化钩子打包成单一的可加载捆绑包。此举反映了行业内一种日益成熟的认识：仅仅通过模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）等协议将AI与一切连接起来——Anthropic去年开源了该协议——反而会创造新的瓶颈。AWS文档指出，仅连接五个MCP服务器就可能消耗超过50,000个令牌，约占高端模型上下文窗口的40%，而在此之后任何实质性的工作都尚未开始。Kiro powers巧妙地通过使用一个名为POWER. md的引导文件规避了这一问题，该文件充当入门手册，指导AI代理了解可用的工具及其使用的精确场景。其实际影响深远：当开发者提及“支付”时，Stripe power会加载其特定的最佳实践和API上下文；转向数据库查询则会触发Supabase power，同时Stripe的上下文被清除。AWS将这种动态加载机制定位为一种比微调更实用、更经济的替代方案，尤其是考虑到来自Anthropic、OpenAI和Google的最强大的前沿模型通常是闭源的，无法进行自定义训练。Singh强调，对于这些强大模型而言，挑战不在于能力，而在于方向——在正确的时间用正确的上下文准确引导它们。这一发展是AWS更广泛战略进军“代理式AI”的一部分，同时它还宣布了三个用于软件开发、安全和DevOps的“前沿代理”，旨在长时间自主运行。Kiro powers则作为日常开发任务的补充性精准工具，将先前属于高级提示工程师领域的高级上下文管理技术普及化。它将精英开发者手动创建自定义引导文件和提示的临时实践形式化、产品化，使得Stripe和Supabase等公司的专业知识能够转化为可供整个社区重复使用的资产。展望未来，虽然Kiro powers目前专属于Kiro IDE，但AWS“一次构建，随处使用”的愿景暗示了其与其他主流工具（如Cursor和Claude Code）实现跨平台兼容的雄心。这反映了对AI辅助开发未来的一个根本性赌注：赢家不会是那些试图一次性将所有信息保存在内存中的系统，而是那些足够智能、知道该忘记什么，在工具链指数级增长而上下文窗口有限的世界中，为相关性和效率而优化的系统。.

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