AWS为Kiro引入可持续执行任务的智能体

AWS正在为AI开发工具Kiro扩展智能体编排能力，推出Kiro Crew bots，让开发者能够按工作职责配置持续运行的助手。与围绕临时会话展开的操作相比，这些智能体拥有独立名称、记忆和会话，可长期负责指定的软件开发任务。

据媒体报道，Kiro的定位正从AI集成开发环境向更广泛的开发平台延伸。它提供桌面编辑器、命令行、网页和移动应用等入口，而Kiro Crew则被描述为持久化的开源开发工作区，为网页端、编辑器和命令行工具提供基础环境。

这一产品调整也涉及亚马逊现有开发工具的衔接。Amazon Q Developer编程助手的用户已被引导迁往Kiro，AWS则把Kiro描述为支持从原型到生产的软件开发环境，试图将代码操作与智能体执行任务纳入同一套工具。

从开发工具的使用情况看，Kiro尚未占据主流位置。报道援引Stack Overflow的2026年开发者调查称，微软Visual Studio Code是最受欢迎的代码编辑器，Kiro则在列出的集成开发环境中位居第27位。

记忆分开保存，项目资源共同使用

按照Kiro发布的说明，开发者可以为每个bot定义职责并进行定制，也能为不同助手配置相应的工具和权限。过去需要逐一追踪的孤立会话，由此被归入承担固定工作的助手，学习所得也随之保存在对应的bot中。

AWS发言人向The Register解释，隔离所学上下文是为了避免某个助手获得的信息混入另一个助手的工作。不过，这些bot仍使用相同的执行框架，能够共同访问代码、项目文件、MCP、技能与工具，因此无需独立重新摸索项目结构。

计费统一归入现有订阅

长期运行的多个智能体也带来了成本核算问题。报道提出，如果助手处理相互重叠的数据，却缺少共享缓存机制，可能重复消耗上下文；开发者因此需要留意各项任务的词元开销，而不能只根据助手数量判断使用成本。

对此，AWS表示所有Kiro bot均通过开发者已有的Kiro套餐合并计费。Kiro订阅采用积分形式，积分再根据底层模型以不同兑换比例折算为词元，因此，相同工作流程选用不同模型时，需要核对对应的积分消耗规则。

在AWS给出的使用设想中，负责需求受理的bot可读取故障或工作工单，为其添加标签、标出重复条目，并起草缺陷复现步骤。另一个负责构建状态的bot则定期检查持续集成流水线，找出需要开发者关注的测试失败。

开发团队还可以安排专门的代码审查bot处理合并请求，并把发布准备工作交给另一名助手。后者负责确认已经合并的改动是否具备测试，以及请求发布签核；这些分工都由Kiro Crew提供配置、路由和管理入口。