亚马逊网络服务公司正在颠覆其公共云计算平台的使用方式，推出了一项名为AWS Emulator的新服务。
这是一套免费的本地托管软件，由自主人工智能智能体构建，能够在开发者的工作站上复制该公司数百项云服务。AWS高级首席工程师马特·戈德堡在一篇博客文章中表示，整个服务完全由AI智能体设计和编写，甚至没有一行代码经过人类工程师的编写或审查。
AWS Emulator旨在帮助客户克服应用开发过程中出现的一个重大瓶颈，这一瓶颈随着AWS Kiro和Claude Code等AI编程智能体的采用而日益突出。这些智能体生成代码的速度远超人类程序员的反应速度，而这种生产速度也给负责在代码上线前进行验证的团队带来了实际困扰。
所有AI生成的代码都需要与真实的云基础设施进行比对验证，但考虑到延迟和成本因素，在真实的AWS云环境中完成这项工作几乎变得不可行。尽管市面上已有一些第三方AWS模拟器可供开发者使用，但这些服务只能覆盖AWS庞杂云服务目录的一小部分，并且随着这些服务的演进很快就会出现脱节。戈德堡表示，有了AWS Emulator，开发者现在可以使用一款免费的本地托管模拟器，在自己的设备上运行多轮迭代测试。
由AI智能体打造，服务于AI智能体
这款新工具是戈德堡的创意成果，但他的灵感实际上来自于AWS基础性的Paxos分布式锁定服务——名为"Alf"的服务的构建过程，该服务至今仍支撑着Amazon S3和DynamoDB等核心云服务。
在另一篇博客文章中，AWS智能体AI与新兴技术副总裁斯瓦米·西瓦苏布拉马尼安解释说，二十多年前他和同事们首次构建Alf时，只能通过在一个耗费数月人工搭建的Java虚拟机内模拟其整个运行环境来进行测试。
西瓦苏布拉马尼安表示，他的团队当时必须手动注入故障并隔离并发错误，才能将新服务部署到生产环境中。但随着AWS云平台规模的扩大，手工打造整个平台的模拟环境已不再可行。
正是这一难题启发了戈德堡，让他开始思考这项任务是否可以交由AI智能体完成。在看到有研究表明AI智能体能够从零开始构建C语言编译器后，他认为只要给定正式的规范文档和参考实现，智能体也应该能够复制任何AWS服务。
于是他开始动手尝试，使用AWS公开的Smithy API模型作为规范文档，并以实际运行的AWS平台作为参照标准。他首先提示AWS Kiro重建Amazon简单队列服务，结果智能体仅用15分钟就生成了该服务的一个功能性复制版本。
看到这一潜力后，戈德堡和他的团队着手将数十个运行在Amazon Bedrock AgentCore上的自主智能体组织成三个独立团队。第一个团队负责根据API模型生成数千个端到端的保真度测试套件，并与实际运行的AWS云进行比对验证。第二个团队负责针对模拟器运行这些测试，以尝试发现任何错误或差异，一旦发现问题，这些智能体会自动提交GitHub问题报告。
第三个团队的任务是为这些错误创建并实施修复方案。在代码进入GitHub代码库之前的最后一步，还要经过一个由对抗性安全智能体监督的自动合并关卡，以检查是否存在任何漏洞。
软件工程师的新角色
AWS Emulator从今日起向所有人开放下载。它采用Rust编程语言构建，以本地HTTP服务器的形式运行，可以通过命令行界面在Linux、Windows、macOS系统上访问，也可以作为Docker容器运行。要开始使用，开发者只需将其AWS CLI或SDK调用重定向到本地主机，即可实现快速、免费的离线验证。
AWS Emulator已依据知识共享CC0公共领域许可协议开源，并同步公开了其原始提交历史记录，以及一份在"things-that-do-not-work"名下记录已知差异问题的公开积压清单。
西瓦苏布拉马尼安表示，AWS Emulator展示了软件工程师角色的巨大转变。随着AI智能体现在承担了编写、测试和调试实际代码的繁重工作，人类正逐渐转变为"系统协调者"，负责界定边界、设计测试规范，并构建用以指导这些智能体工作的防护机制。
