官网地址：人工智能助手 - Amazon Q - AWS

写在前面

前阵子在网上刷到亚马逊的一个产品页面，叫 Amazon Quick。有点类似GPT Work、国内的workbuddy、trae等等。

它的定位是：能解答你的问题，并使用代理式团队成员进行研究、业务洞察和自动化，将这些答案转化为行动。

它不是一个你问一句它答一句的聊天机器人。它是一个能帮你干活的 AI，而且不止干一件事。帮你做研究、帮你写报告、帮你搭应用、帮你自动跑工作流，啥都能搭把手。 个人或企业有需求的，也欢迎联系我们直接体验【添加我为微信好友】。

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Amazon Quick 是个啥

Amazon Quick 是亚马逊 2025 年 10 月推出来的一个 AI 工作助手平台，跑在 AWS 上。注意我用的是"平台"不是"工具"，因为它不是单一功能的东西，是一整套能力的集合。

你想想平时工作是啥状态：信息分散在十几个工具里。邮件在 Outlook 或 Gmail 里，聊天在 Slack 或 Teams 里，任务在 Jira 里，客户在 Salesforce 里，文件在本地电脑上，数据在数据库里。你要做一件事，得在这些工具之间来回切，切到头晕。

Quick 干的事就是把这些全打通。它能连你所有在用的工具：Slack、Microsoft 365、Google Workspace、Salesforce、Jira、ServiceNow、Zoom、Notion、Shopify、QuickBooks，一大堆。连上之后，你问它一个问题，它会从各个地方把信息捞出来拼在一起给你答案。它还能直接在这些工具里替你操作，比如在 Slack 里发消息、在 Jira 里建任务。

这个"打通"的概念其实不新鲜，之前有 Zapier、有 Make；。但 Quick 不太一样的地方在于，它不只是把工具连起来跑流程，它有 AI 在里面，能理解你到底要干啥，然后自己决定怎么去调那些工具。

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核心功能拆解

1. Spaces（协作空间）

你可以理解成一个协作工作区，把团队的文件、数据、上下文都放进去。然后在这个空间里，你可以放 AI 代理进去干活。一个人搭好的东西，整个团队都能用。

这个是基础功能，让你先有个地方放东西。

2. Research（深度研究）

这个功能我扒到的时候眼前一亮。你给它一个题目，它会去搜你的业务数据、公开互联网、第三方数据集，然后给你生成一份完整的研究报告，带引用的那种。

亚马逊官方的说法是"过去需要数天手动综合的工作，现在只需几分钟"。

我翻到过一个实际案例：亚马逊自己的人用它分析一项跨国立法的影响，30 分钟出了份深入报告，以前这种活需要一个团队干两周。

你想想以前做行业调研，得自己开十几个标签页，一个一个网页扒，扒完再自己整理成文档。现在你把题目丢给它，它自己去找、自己综合、自己写，还标了引用让你能查。当然 AI 找的东西你也得自己核实，但光是这个"从零到一版草稿"的过程，省的时间是实打实的。

3. Agents（自定义代理）

这个是我觉得最有意思的功能。

你可以自己建一个有特定专业知识、特定语气、特定工具集的 AI 代理，让它持续替你干活，干几天甚至几周都行。

啥意思呢，你可以不是程序员，不用写代码，就描述一下"我要一个能监控客户反馈、自动分类情感倾向、每周给我出一份报告的代理"，它就帮你搭好了。搭完之后它就一直在后台跑，持续干活。

跟普通聊天机器人的区别在于：聊天机器人是你问一句它答一句，你不问它就歇着。代理是你设好了之后它自己干，有新数据来了它自己处理，到点了它自己出报告，甚至能自己决定调哪个工具。

2026 年 6 月那次大更新之后，Quick 推出了自主 Agent，能全天候独立运行。你在开会的时候，它在后台帮你跟进停滞的交易、起草邮件、更新 CRM 记录。隔天早上你打开邮箱，影响评估摘要已经在那了。

4. 自动化

分两个档次：

• Quick Flows：处理日常重复性的小活，简单的工作流。比如每天自动把 Slack 里的消息汇总到 Notion 里。
• Quick Automate：处理复杂的多步骤跨应用自动化。企业版才有的功能。

举个真实的例子。亚马逊自己的财务团队用 Quick Automate 每月自动对账几千份发票，从好几个外部系统抓数据跟内部系统交叉比对，没有开发团队参与，几天就搭完了。还有个临床试验公司 Kitsa 用它处理几百个网页，数天搞定过去要数月的临床试验分析。

5. 数据可视化（Quick Sight）

这里面整合了原来的 QuickSight（现在叫 Quick Sight）。你不用单独买一个 BI 工具，直接在 Quick 里就能从问题出发到交互式仪表板，控制面板、图表、预测、数据探索全都有。

如果你之前听过 QuickSight，现在它已经变成 Quick 平台里的一个模块了。

6. 无代码应用构建

你不用写代码也不用找 IT 提工单，用自然语言描述一下你想要啥，它就给你搭一个交互式的 Web 应用出来。比如信息收集表单、状态跟踪器、专业计算器，弄完还能分享给团队用或者做成公共网站。

2026 年 6 月更新后，这个功能已经支持向任意受众发布和共享了。Plus 用户已经能用，专业版和企业版是受限预览。

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大更新

2026 年 6 月 22 日，亚马逊宣布 Quick 迎来重大功能升级，主要有三块新东西：

自主 Agent：能全天候独立运行，你开会的时候它在后台干活。你可以从预配置的 Agent 库里选，也可以用自然语言描述需求自己建，几分钟搞定。你可以控制每个 Agent 的自主权限，从严格按步骤执行到给它一个大目标让它自己探索路径。

动态工作流：把邮件、即时通讯、日历和任务整合到一个统一的优先级视图里。比如六封紧急升级邮件会精简成一张带拟好回复的摘要卡片，开会前讨论要点自动呈现，副总裁发来的关键消息会加醒目标记。你不用切应用，直接在这个视图里回复、转发、批准、委派。

跨数据源查询：你问一个问题，Quick 可以同时从多个系统里提取并整合数据。比如交易历史在 Salesforce 里、参与度数据在 Databricks 里、区域目标在 Excel 里，它一次性全捞出来拼好，还能生成一个交互式仪表板给你。

同时这次更新还加了 16 项新的集成，包括 Adobe、Cisco Webex、Figma、Google Chat、Microsoft OneNote、Moody's、Snowflake、WhatsApp、Zapier 等连接器。内置功能目录里有 30 多种现成的 Skills，涵盖销售、财务、营销领域，几分钟就能启用。

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桌面客户端

除了网页版，Quick 还有桌面客户端，Mac 和 Windows 都有。

这个桌面版我觉得挺关键的，因为它能直接处理你电脑本地的文件，不用上传，不丢上下文。它还会在后台盯着你的日历、邮件、消息：

• 开会前自动帮你准备材料
• 开会后帮你跟进待办
• 日程冲突提前提醒你

最狠的是，它能把你散落的信息直接拼成成品。你电脑上有个表格，Slack 里有一串最新数据，邮箱里有老板的反馈，你跟它说一声"把这些整成一份 Word 文档"，它就给你拼好了。以前这种复制粘贴的活能折腾一下午，现在一句话搞定。

而且它会学习你。不是学你的 prompt，是学你的角色、你的优先事项、你的人际关系。它会在脑子里建一个关于你的个人知识图谱，你用得越多，它就越懂你，你要解释的就越少。

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如何获取以及体验

下面说怎么上手，我按步骤来。当然个人或企业有需求的，也欢迎联系我们直接体验【添加我为微信好友】。我们是AWS华南地区唯二的官方合作渠道商。

国内企业直接走这个流程会遇到几个坎。首先是支付，AWS 账单是美金结算的，需要企业有海外信用卡或者对公外汇渠道；其次是帐期，AWS 默认是月结账单制，国内企业财务习惯了走对公打款、开发票、走审批流程，两边的财务体系对不上；再就是合规层面，海外 AI 模型在国内的使用涉及数据出境和模型合规问题，企业自己直接对接 AWS，安全团队和法务那关不一定好过。

这几个坎如果你们公司正在犯愁，可以找亚马逊官方渠道合作服务商对接，走正规渠道采购。服务商能帮你解决美金支付和帐期的问题，走人民币对公结算拿发票；数据合规和模型合规这块也有成熟的方案，不需要你们自己从零趟路。相当于把注册、采购、合规这几个最麻烦的环节外包出去，你们只管用就行。

第一步：注册

个人注册（推荐先试这个）：

1. 打开 人工智能助手 - Amazon Q - AWS
2. 点击"免费试用 Quick"
3. 用邮箱或者社交账号注册就行，不需要 AWS 账号
4. 5 分钟搞定，注册完直接有免费版可以用

企业注册：

1. 需要 AWS 账号
2. 登录 AWS 控制台后搜索 Quick
3. 选择专业版或企业版
4. 配置用户和权限

第二步：基础使用——跟 AI 聊天

注册完进去，第一件事就是跟它聊天，问问题。界面跟主流的 AI 聊天工具差不多，左边是对话列表，中间是对话窗口。

你可以：

• 直接问它任何工作相关的问题
• 让它帮你写文档、邮件、报告
• 把文件传给它让它帮你分析

免费版就支持跟 AI 聊天、做深度研究、用空间整理工作、搭 Web 应用、连 Slack 和 Microsoft 365 这些工具。

第三步：做深度研究

这是我个人觉得最实用的功能之一。

1. 在对话中选择 Research 模式（或者直接说"帮我研究一下 XXX"）
2. 输入你的研究主题，比如"分析一下 2026 年中国新能源汽车市场的主要趋势"
3. 等它跑。它会去搜公开互联网、你的业务数据、第三方数据集
4. 几分钟后你会得到一份带引用的研究报告

注意：AI 给出的数据和结论一定要自己核实。引用链接要点开看看，别全信。

第四步：创建自定义 Agent

这个稍微进阶一点，但不需要写代码。

1. 在左侧导航找到 Agents
2. 点击"创建新代理"
3. 用自然语言描述你要的代理，比如："创建一个监控我 Slack 频道里客户反馈的代理，每天自动分类情感倾向，每周五下午给我出一份汇总报告"
4. 选择这个代理要用到的工具（Slack、邮件等）
5. 设置运行频率和权限
6. 启动

启动之后它就在后台跑了。你可以在 Agents 面板里监控它的进度、查看输出、随时调整。

第五步：连接你的工具

1. 进入设置页面，找到 Connectors 或 Integrations
2. 选择你要连接的应用，比如 Slack、Google Workspace、Salesforce
3. 按提示授权
4. 连上之后，Quick 就能从这些工具里读取数据，也能在里头执行操作了

第六步：用 Quick Flows 做自动化

1. 在导航里找到 Quick Flows
2. 选择"创建新流程"
3. 描述你要自动化的任务，比如"每天早上把昨天 Slack 里的未读消息汇总到 Notion"
4. Quick 会自动帮你生成工作流
5. 你可以预览、调整触发条件和动作
6. 确认后启用

日常重复性的小活用 Quick Flows 就够了。复杂的多步骤跨应用自动化需要 Quick Automate，那是企业版功能。

第七步：下载桌面客户端（Plus 版以上）

如果你升级到 Plus 版，可以下载桌面客户端：

1. 打开 https://aws.amazon.com/cn/quick/desktop/
2. 选择 Mac 或 Windows 版本下载
3. 安装后登录你的 Quick 账号
4. 它会请求权限访问你的本地文件、日历、邮件，按需授权

桌面版最大的好处是能处理本地文件，不用上传。而且它在后台常驻，会主动给你推东西，比如"你十分钟后有个会，这是议程和相关文件"。

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安全性

这个可能是企业用户最关心的问题。

亚马逊在官方页面明确说了几点：

• 数据不会离开你的控制
• 数据不会用于训练别人的模型
• 用的是你公司安全团队已经认可的 AWS IAM 和 VPC 那一套
• 支持 MCP（模型上下文协议）这种开放标准，不会被锁死在围墙花园里
• 自动强制推行权限隔离，每个人只能看到自己有权限的数据
• 安全团队有完整的审计追踪和操作级权限控制

简单说就是，AWS 做企业级安全做了十几年了，合规这块的底子是真的厚。

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真实客户在用吗

翻了翻官方的客户案例，不是那种没名没姓的"某公司"：

• Vertiv（关键数字基础设施供应商）：计划 2026 年用户规模扩展 25% 以上
• DXC Technology（全球 IT 服务商）：在全球员工里大规模部署，说是要"在企业级规模下对 AI 进行压力测试"
• 3M：用它快速整合销售效能、风险和定价的关键信息
• Jabil：说这些功能帮他们提高效率

2026 年 6 月更新后还提到 Moody's 把决策级智能引入了 Quick，说明金融行业的大公司也在往里接。

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总结

Quick 很明确地把自己定位成一个工作助手，解决的问题很具体，就是把散落在十几个工具里的工作信息和流程打通，然后用 AI 帮你加速。

这个定位我信。因为"信息分散、流程割裂"是真痛点，每个人每天都在经历。你不用讲什么 AI 革命的大道理，就一个"不用在五个工具之间来回切换"这个事，就足够让人想试一试了。

而且亚马逊做这个有一个天然优势，就是它自己就是个企业级基础设施公司。安全合规、身份认证、权限管理，这些东西它做了十几年了。企业要部署一个 AI 助手，最怕的不是 AI 聪不聪明，是数据安不安全、能不能管住谁能看啥。这块 AWS 的底子是真的厚。

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