AWS 开源 AWS Emulator，可在本地模拟数百项云服务

Amazon Web Services Inc. 正在颠覆其公有云计算平台，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套件，由自主人工智能智能体构建，可在开发者的工作站上复现该公司数百项云服务。AWS 高级首席工程师 Matt Goldberg 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，甚至没有一行代码是由人类工程师编写或审查的。

AWS Emulator 旨在帮助客户克服应用开发过程中的一个重大瓶颈，这一瓶颈随着 AWS Kiro 和 Claude Code 等 AI 编码智能体的采用而出现。这些智能体生成代码的速度远超人类程序员，而这种产出速度给负责在生产环境发布前验证代码的团队带来了实际问题。

所有 AI 生成的代码都需要针对真实云基础设施进行验证，但考虑到延迟和成本因素，在真实的 AWS 云中执行这一验证几乎已不可能。尽管开发者可以使用一些现有的第三方 AWS 模拟器，但这些服务仅覆盖 AWS 庞大云服务目录中的一小部分，并且随着这些服务的演进很快就会失去同步。Goldberg 表示，借助 AWS Emulator，开发者现在可以使用一个免费的本地托管模拟器，在自己的机器上运行多个迭代测试循环。

由 AI 智能体构建，为 AI 智能体服务

这一新工具是 Goldberg 的创意，但他实际上是受到了 AWS 基于 Paxos 的基础分布式锁服务“Alf”的启发，该服务至今仍支撑着 Amazon S3 和 DynamoDB 等核心云服务。

在第二篇博客文章中，AWS 智能体 AI 与新兴技术副总裁 Swami Sivasubramanian 解释说，20 多年前他和同事首次构建 Alf 时，只能通过在手动构建耗时数月的 Java 虚拟机中模拟其整个环境来进行测试。

Sivasubramanian 解释说，他的团队在生产环境部署新服务之前，必须手动注入故障并隔离并发缺陷。但随着 AWS 云的规模扩大，手工构建其整个平台的模拟已不再可行。

正是这一难题促使 Goldberg 思考，这项任务是否可以改由 AI 智能体来完成。在看到研究表明 AI 智能体能够从零构建 C 代码编译器后，他得出结论：只要给定正式规范和参考实现，它们也应该能够复现任何 AWS 服务。

于是他着手实施，使用 AWS 公开的 Smithy API 模型作为规范，以实时运行的 AWS 平台作为基准事实。他首先提示 AWS Kiro 重建 Amazon Simple Queue Service，结果它在短短 15 分钟内就生成了该服务的功能副本。

看到这一潜力后，Goldberg 及其团队随后着手将运行在 Amazon Bedrock AgentCore 上的数十个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保真度测试套件，并针对实时 AWS 云进行验证。第二个团队针对模拟器运行这些测试，试图找出任何缺陷或差异，一旦发现问题，这些智能体将自动提交 GitHub issue。

第三个团队负责创建并实施针对这些缺陷的修复方案。在代码进入 GitHub 仓库之前的最后一步，它需要通过一个由对抗性安全智能体监督的自动化合并门禁，以检查是否存在任何漏洞。

软件工程师的新角色

AWS Emulator 已根据 Creative Commons CC0 公有领域贡献许可协议开源，同时公开了其原始提交历史以及一份记录在“things-that-do-not-work”下的已知差异公开清单。

Sivasubramanian 表示，AWS Emulator 展示了软件工程师角色的巨大演变。如今 AI 智能体负责编写、测试和调试实际代码的繁重工作，人类则正在成为“系统编排者”，负责定义边界、设计测试规范并设计指导这些智能体工作的护栏。

图片：SiliconANGLE/Gemini