AWS推AI工具App Studio，輸入提示幾分鐘內就能打造App！幫助省下8成開發成本|數位時代 BusinessNext

AWS推AI工具App Studio，輸入提示幾分鐘內就能打造App！幫助省下8成開發成本

AWS推出新的AI工具App Studio，只須簡要描述所需應用程式的特性、功能要求以及希望整合的資料來源，即可輕鬆打造應用程式。

沒有工程師也沒關係，簡單指令就能生成 App

AWS 此次推出 App Studio，旨在協助程式開發者提升效率，並為缺乏軟體開發人才的企業，或是有相關知識但對於寫程式碼不太擅長的工作者，如 IT 專案經理、資料分析師和企業架構師等，提供輕鬆開發應用程式的機會。

透過 App Studio，用戶僅需使用其功能表，選擇資料來源，再輸入簡潔的指令，即可完成程式撰寫。比方說，輸入提示：「編寫一個追蹤各店面庫存的應用程式」，App Studio 便能生成一個大綱來驗證用戶意圖，同時建構出多頁 UI、資料模型和業務邏輯的完整應用程式。

該產品還搭載了一個對話式 AI 助手，當用戶想要調整生成出來的應用程式時，這個小助手會給予不同的建議，幫助用戶釐清需求並進行調整。

AWS 應用程式副總裁庫馬爾（Dilip Kumar）表示，App Studio 為開發者提供了一個全新平台能夠快速打造企業用的應用程式，適合大型企業和快速成長的新創公司。

整合內部資料，提升資訊安全

《Venture Beat》分析，App Studio 的推出，反映了當前企業內部應用程式開發面臨的挑戰。

該報導舉例，有許多公司依賴表格和文檔來做各種資訊管理，但隨著公司規模擴大，這樣的做法非長久之計，然而若想找工程師為公司開發一個軟體，則要耗費多日；若使用低程式碼工具來開發，則可能不會 100% 符合需求，且會面臨安全性和可擴展性的隱憂。

AWS App Studio 試圖透過簡化開發流程和提供企業級安全保障來解決這些問題。該服務自動處理部署和運營工作，並為 IT 團隊提供應用程式使用情況的可見性，例如追蹤使用者的使用模式、控制使用者和資料存取，App Studio 還允許設置安全防護措施，確保應用程式符合公司安全政策。

此外， App Studio 還可整合各種 AWS 資料源與服務 ，包含 DynamoDB、Amazon Relational Database Service（Amazon RDS）、Amazon Redshift、Amazon S3（Simple Storage Service）等其他 200 項服務。它還有 API 和 OpenAPI 方便用戶整合數百項第三方服務，例如 Salesforce，也支援以單一用戶驗證來和第三方 SaaS 應用整合。

在定價方面，AWS App Studio 採用 按使用量付費的模式 ，客戶只需根據員工實際使用應用程式的時間支付費用。AWS 稱，這種模式相比其他低程式碼產品最多可節省 80% 的費用。

截至目前，AWS 正在向美國奧勒岡地區的客戶提供 App Studio 預覽版。如 Campus Life & Style、Deloitte、HealthVerity 和 LaunchDarkly 等知名企業都已開始使用 App Studio 創建應用程式。

本文授權轉載自：未來商務

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起，模型成為企業資訊基礎設施的一環，企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本，以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定；有鑑於此，服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技（ELITE CLOUD）將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商，協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源，在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作，企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI，而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示，為協助更多企業推進 AI 創新實務，勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色，進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商，透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務，協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra，企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年，許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」，提升員工工作績效，而代理式 AI 的崛起與普及，則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態，從企業資源規劃（ERP）、顧客關係管理（CRM）、人力資源（HR），到客服、研發甚至製造系統，AI 開始深度嵌入各類企業應用，AI 扮演的角色也從單純的輔助工具，逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此，企業保持未來競爭力的關鍵，不再是「有沒有導入 AI」，而是「是否具備管理 AI 的能力」，包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent，以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島，都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代，意味著企業若只押注單一模型，未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示，企業接下來更需要以「Models as Infrastructure（模型即基礎建設）」的思維，將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理，將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家，不少客戶已導入 AI 應用服務，正積極建置 AI Infra 與管理環境，因此，勤英科技自 2025 年積極轉型，將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營，業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商，例如與多模型平台 MixRoute 合作，並開發可支援單一登入（SSO）、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台，協助企業簡化模型管理與成本控管，將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合，勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關，勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本，以及落實資安治理，更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業：

第一：提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋，透過整合 Gemini 的 Google Workspace，企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能，包括會議摘要、文件生成、簡報整理等，快速提升員工生產力，同時，增強企業對 AI 應用的信心，為之後的應用深化做準備。

第二：協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說，除以生成式 AI 打造企業大腦，還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力，重塑工作效率。」黃士培表示，勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise，提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務，讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料，讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說，勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞；另在影音內容生成領域，勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術，將內容產製成本縮減達 90%。

第三：提供多模型聚合管理平台，滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作，提供企業客戶多模型管理平台，讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型，並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制，管理 token 使用量與 AI 成本。

「透過我們提供的多模型管理平台，企業客戶不會被單一模型綁定，可以在模型快速疊代的環境下，更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說，隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署，下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力，而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因：當 AI 開始成為企業營運的一部分，企業需要的，已不只是模型供應商，而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊，請查詢網站：https://www.elite.cloud/zh/