AWS re:Invent 2025 in Las Vegas staat in het teken van wat de cloudprovider zelf ziet als de volgende grote stap in AI-transformatie: ‘agentic AI’.
Meer dan 60.000 deelnemers in de Venetian en miljoenen kijkers online, zelfs voor de eerste keer via Fortnite, zijn getuige van de ambitieuze visie die AWS dit jaar neerzet: de toekomst van software is gebaseerd op agenten. CEO Matt Garman legt uit: “We staan op een kantelpunt … AI-assistenten maken plaats voor AI-agenten die taken voor jou uitvoeren en automatiseren. Hier beginnen bedrijven eindelijk materiële waarde uit te halen.”
Nieuw is die visie hoegenaamd niet: zowat ieder technologiebedrijf met een platformaanbod ter beschikking verkondigt de opkomst van agentgebaseerde AI al een jaar lang. AWS probeert op re:Invent duidelijk te maken welke rol het in dat verhaal kan en wil spelen.
AI-agenten als nieuwe laag
De keynote van Dr. Swami Sivasubramanian, VP Agentic AI bij AWS, vormt het inhoudelijke hart van het evenement. Hij illustreert de evolutie van klassieke chatbots naar volledig autonome agenten met een voorbeeld: een chatbot vertelt je wat je moet onderzoeken als je websitebezoekers dalen door een bug, terwijl agenten taken echt uitvoeren.
“AI-agenten kunnen actief onderzoek uitvoeren, data raadplegen, fouten opsporen en oplossingen voorstellen en implementeren.” Dat geeft volgens hem een gevoel van vrijheid voor ontwikkelaars: iets bouwen dat niet meer alleen reageert, maar zelf handelt.
Toch zijn er maar weinig projecten die productie bereiken. Garman erkent dit en merkt op dat bedrijven vaak prachtige prototypes bouwen die “nooit de eindstreep halen” omdat ze niet veilig, controleerbaar of schaalbaar genoeg zijn. Ook Martin Elwin, Technology Director bij AWS, zegt dat zo goed als alle CIO’s met AI bezig zijn, maar dat de meerderheid de waarde die ze verwachtte nog niet krijgen. Dat komt volgens hem omdat ze vaak veel te technisch beginnen of niet denken vanuit de problemen die ze ervaren.
Bedrock Agent Core: van productie naar eindproduct
AWS probeert dat op te lossen met Bedrock Agent Core, een platform dat het bouwen, beveiligen en monitoren van AI-agenten gemakkelijk moet maken. Swami benadrukt dat een agent pas echt waarde heeft wanneer die méér doet dan slim redeneren. Een agent moet geheugen, veilige identiteitstoegang en betrouwbare observatie-mogelijkheden hebben. Pas dan kan een agent zelfstandig correcte beslissingen nemen.
Hij waarschuwt dat “ontwikkelaars niet kunnen oplossen wat ze niet kunnen zien”: zonder die monitoring, debugging en testmogelijkheden blijft een agent onvoorspelbaar. Daarom moeten agenten uitgebreid worden geëvalueerd, getest en gemonitord voordat ze naar klanten gaan.
AI brengt voor sommige CIO’s niet de verwachte waarde, omdat ze vaak te technisch beginnen.
Martin Elwin, Technology Director AWS
Het nieuwe episodische geheugen speelt daar een grote rol: agenten moeten niet alleen onthouden wat er eerder gebeurde, maar ook waarom dat relevant is. Swami geeft een eenvoudig voorbeeld uit zijn eigen leven: wanneer hij alleen reist, plant hij zijn vertrek naar de luchthaven anders dan wanneer hij met zijn kinderen reist. Een agent moet dus niet alleen onthouden dat hij een vlucht boekt, maar ook onder welke omstandigheden: solo of met gezin, haast of geen haast, licht of zwaar reizen.
Een goede agent herkent die context automatisch en past zijn keuzes daarop aan. Dit maakt het verschil tussen een systeem dat enkel informatie herkauwt en een agent die echt begrijpt wat de gebruiker probeert te doen.
lees ook
AWS kondigt nieuwe AI-innovaties aan: Nova, Nova Forge en Novellas
Daarnaast kondigt AWS nieuwe mogelijkheden aan:
- Agent Core Policies om het gedrag te sturen zonder autonomie volledig te beperken.
- Agent Core Evaluations, waarmee bedrijven duizenden scenario’s kunnen simuleren om drift en onverwacht gedrag te detecteren vóór een agent live gaat.
AWS Distinguished Engineer Marc Brooker benadrukt dat succesvolle agenten niet alleen goede prompts moeten krijgen, maar dat het vooral gaat om het zorgvuldig selecteren van tools, duidelijk beleid en betrouwbare interfaces. Te veel tools of slecht beschreven acties maken agenten onvoorspelbaar.
Nieuwe infrastructuur
AI-agenten vereisen rekenkracht op ongeziene schaal. AWS zet dit jaar zwaar in op infrastructuurinnovatie. Trainium3 is de nieuwste chip van AWS die de Ultraservers, AWS-servers om AI te trainen, aanstuurt. Garman vertelt dat de grootste configuraties 144 chips combineren tot één rekenkern met honderden petaflops vermogen. Hij stelt dat AWS hiermee een nieuwe categorie agentic workloads mogelijk maakt “die je nergens ander vindt”.
De chip is meteen beschikbaar voor klanten en wordt door AWS zelf al intensief gebruikt voor het draaien van grootschalige Bedrock-modellen.
AI Factory: AI-kracht in eigen datacenter
AWS introduceert ook de AI Factory, een soort door AWS-beheerde stack die bedrijven in hun eigen datacenter kunnen draaien, inclusief Trainium-clusters, Nvidia-GPU’s en services zoals Bedrock en SageMaker. Volgens Garman speelt de AI Factory vooral in op compliance- en soevereiniteitsbehoeften van Europese bedrijven: ze willen AI inzetten, maar alleen als ze controle hebben over hun data.
We willen dat hun data blijft waar de klanten dat bepalen.
Martin Elwin, AWS Technology Director Noord-Europa, bevestigt de vraag naar soevereiniteit wel op basis van gesprekken met klanten: digitale soevereiniteit en datalocatie zijn topprioriteiten, zeker in de Benelux. Hij wijst op de combinatie van de Nitro-architectuur en de aankomende Europese Sovereign Cloud als antwoord op die eisen.
Een kleine kanttekening daarbij is het feit dat Amerikaanse cloudproviders nooit echt complete soevereiniteit kunnen bieden. Ze zijn immers gebonden aan de Cloud AI Act, waarmee de VS AWS kunnen verplichten om data over te maken, ook wanneer die in een Europees AWS-datacenter staan.
Nieuwe frontier-modellen
Een belangrijk onderdeel van AWS’ AI-strategie zijn nieuwe modellen. Daarom wordt de Nova-modelfamilie uitgebreid. Nova heeft volgens AWS een sterke prijs-prestatieverhoudingen, lage latency en multimodale mogelijkheden. Nova 2 krijgt verschillende varianten voor reasoning, conversatie en efficiënte inference. De modellen zijn geïntegreerd in Bedrock en geoptimaliseerd voor Amazon’s eigen hardware, zoals Trainium.
Om de modellen nog toegankelijker te maken lanceert AWS ook Nova Forge, een platform dat toegang geeft tot checkpoints van de Nova-modellen. Dat zijn opgeslagen versies van een model op een bepaald punt in het trainingspoces. Ze bevatten vaak parameters en aanvullende informatie en parameters. Daarnaast is er Transform, een set tools waarmee bedrijven hun eigen data eenvoudig kunnen omzetten in aangepaste agenten. Dat helpt bedrijven om bestaande workloads te moderniseren en sneller gebruiksklaar te maken.
Modelkeuze wordt een strategisch voordeel
AWS benadrukt dat er nooit één model zal bestaan dat alle problemen oplost. Garman zegt dat klanten juist verschillende modellen willen combineren om hun agenten flexibeler te maken. Bedrock ondersteunt een breed palet aan modellen, waaronder Meta Llama, Mistral, Nvidia en Amazon Nova.
Hugging Face-productdirecteur Jeff Boudier ziet dezelfde trend. Hij noemt AWS de “meest open” van de grote cloudproviders als het gaat om het ondersteunen van duizenden open modellen en het stimuleren van keuzevrijheid voor bedrijven. Volgens hem willen klanten steeds vaker modellen combineren voor verschillende taken: “er is niet één model dat alles kan”.
AI-agenten zijn de toekomst
AWS positioneert zich op re:Invent 2025 als architect van een nieuw softwaretijdperk. De cloud is niet langer de eindbestemming, maar is de startlaag voor autonome AI-systemen die redeneren, onthouden en uitvoeren. Met Bedrock Agent Core, Trainium3, Nova, en de AI Factory voorziet AWS een platform waarop bedrijven agenten niet alleen kunnen bouwen, maar ook (eindelijk) veilig en schaalbaar kunnen inzetten.