1 个月上线、研发成本降 50%：视洞科技如何用 AgentCore 重塑 500 万用户的智能安防体验？

当"智能"标签成为安防摄像头的标配，走进欧美中产家庭后院，用户对摄像头的要求不再只是"24 小时录像"。场景识别、多设备联动、主动预警等功能日益普及，但这也带来了一个行业悖论：产品越智能，上手门槛越高。配网、故障排查、功能设置等求助需求激增，而对出海企业而言，欧美本地化人工客服意味着高昂且刚性的人力成本。如何在技术迭代与持续攀升的服务边际成本之间找到支点？这是行业绕不开的必答题。

视洞科技是一家深耕图像处理、云计算及人工智能领域的视频云平台企业，构建了以 IPC（网络摄像机）为核心的完整视频安防产品体系，主要服务于家庭、平安乡村、连锁门店、校园及社区等场景。出海七年来，视洞科技已在欧美、日澳等高购买力地区积累了百万海外活跃用户，旗下 App 凭借持续迭代的交互体验和 AI 新功能，长期保持较高的用户评分，形成了鲜明的差异化竞争优势。

在智能化转型浪潮下，面对客户对服务响应的高需求，视洞科技决定以 AI 为突破口，通过智能模式解决用户体验割裂、人工客服成本居高不下等问题。为此，视洞科技希望打造 App 内嵌的 AI 智能助手，将设备使用指导、故障自助排查、场景推荐、设备操控等能力融为一体，以对话式交互降低用户的使用门槛、培养更良好的用户使用习惯。这不仅是一次用户体验的全面升级，更是视洞科技将AI能力产品化、构建增值服务收入新来源的重要战略布局。

然而，为了打造这款真正可商用的 AI 智能助手，视洞科技需要解决两方面核心挑战：

• 缺乏成熟的 Agent 运行环境：视洞科技此前虽已有AI对话产品的探索经验，但基于开源服务自建的体系需要团队自行运维底层基础设施，弹性扩展困难，难以应对流量波峰波谷的压力。功能更复杂的Agent系统若继续沿用旧有架构，在调度灵活性、弹性扩展与安全隔离等方面均无法令人满意。
• 多用户隔离与合规要求高：视洞科技的目标用户主要分布在欧美等地，对数据隐私与安全合规有严格要求。智能助手需要在高并发场景下确保每位用户的会话数据完全隔离、互不干扰，同时支持文本、图片等多模态交互形式，以匹配 IPC 产品的可视化使用场景。

对比多种不同技术方案后视洞科技认为，亚马逊云科技提供的 Amazon Bedrock AgentCore 作为开箱即用的 Agent 托管运行环境，支持按需计费与弹性自动扩缩容，能够有效降低前期投入成本；Amazon Bedrock 可灵活调用多种主流模型并根据不同场景自由切换，在效果与成本之间达成良好平衡。基于上述优势，视洞科技决定以亚马逊云科技为技术底座，正式启动 AI 智能助手项目。

围绕用户使用 IPC 设备的核心场景，视洞科技打造的 AI 智能助手依托亚马逊云科技实现了三大功能：

• 智能问答：用户直接以自然语言提问，即可获得设备配网指引、故障排查建议等即时解答。这一模块的背后，是 AgentCore Runtime 将知识库检索、意图理解、多轮对话管理等能力统一编排调度，确保每一轮对话都在独立隔离的会话环境中运行，用户数据互不干扰。
• 智能视频搜索：用户可用日常语言描述想查找的内容，例如"昨天下午门口有没有陌生人经过"，系统自动调用视频分析能力定位相关片段并返回结果。这一场景对多模态理解能力要求较高，视洞科技通过 Amazon Bedrock 灵活调用适合图像与语义理解的模型，以实现性能与成本之间的平衡。
• 设备操控： AgentCore Runtime 通过工作流调度，将用户提出的自然语言指令拆解为具体的设备控制指令，再通过视洞科技搭建的 MCP Gateway 分发执行。例如用户提出"帮我设置一个到家自动开启警戒模式"，AgentCore 能够正确理解"到家"的触发条件以及"开启警戒模式"等指令，复杂的后台配置项从此轻松转化为零门槛的对话交互。     

同时，视洞科技 App 的用户活跃高峰集中在晚间七八点，具有明显流量波峰波谷特征。AgentCore Runtime 基于轻量级虚拟化技术，可在数十毫秒内快速拉起独立的 Agent 实例，支持按需计费与弹性自动扩缩容——高峰时自动扩容保障响应速度，低谷时无需为闲置资源付费。这一特性让视洞科技得以从容应对晚高峰流量压力，同时将前期投入成本控制在可预期的范围内。在响应速度上，得益于AgentCore Runtime 高效的模型调度框架，以及视洞科技在提示词工程与请求链路层面的持续优化，AI智能助手实现了较行业平均快约一倍的响应速度，用户等待时间大幅缩短。    

“使用 AgentCore 的感受，可以用‘省心、扩展性强’来概括。它提供了一套成熟、标准化的架构体系，让我们无需在底层基础设施上耗费大量精力，团队可以将更多资源聚焦于业务逻辑的实现与产品功能的持续迭代。对于希望快速落地 AI 能力、又需要保持架构灵活性的团队而言，这一点尤为关键。”

视洞科技海外总经理 朴兴国

视洞科技在亚马逊云科技技术团队的深度协作下，利用 Kiro 编程工具快速搭建了MCP Gateway，将问答、视频搜索、设备操控等能力封装为独立的 MCP Server，由 Gateway 统一调度编排。这一设计赋予了整个 Agent 系统清晰的扩展边界，后续新增能力只需接入新的 MCP Server，无需改动核心调度逻辑，为持续迭代预留了充足空间。

整套 MCP Gateway 的构建过程中，主导该项目的工程师需要在相对陌生的技术领域快速做出架构决策。基于对亚马逊云科技技术体系的深度理解，Kiro 在开发全流程中持续针对 AgentCore 的接口规范和网络环境提供贴合实际的最佳实践建议，帮助工程师避免在底层技术方面花费过多时间，从而更好地专注于业务逻辑的实现。在 Kiro 的全程辅助下，整套 MCP Gateway 仅用一两周便完成了开发与调试。

“Kiro 的引入不仅加速了 MCP Gateway 的落地，更让团队切实感受到了 AI 辅助编程的潜力，让我们对将 AI 编程工具深度融入日常研发流程有了更强的信心。”

视洞科技海外总经理 朴兴国

 

依托亚马逊云科技的成熟技术栈，视洞科技无需重造轮子，直接跃过底层 Agent 框架的漫长自建周期，以不到一个月的时间迅速上线智能助手，研发投入较自建方案降低 50%，同时实现了近乎"零"运维。

上线以来，AI 智能助手的用户使用深度持续提升，用户平均对话轮数从一开始的 1~2 轮增长至 6~7 轮。这意味着，用户不再"问完就走"，而是开始通过助手主动完成设备设置、场景配置等操作，养成了以对话为入口的使用习惯。这一转变是视洞科技推进智能安防从"被动记录"迈向"主动服务"的重要一步。在此基础上，视洞科技将携旗下产品与 AI 能力亮相 2026 年 9 月 IFA（柏林国际消费电子展） ，并将解锁更多关于智能安防产品"主动服务"的创新应用场景。

随着用户粘性的持续深化，智能助手将逐步成为视洞科技连接用户与增值服务的重要入口。未来，视洞科技将持续深化与亚马逊云科技的合作，引入更多 AgentCore 模块以丰富助手能力矩阵，并适时将视频搜索、设备操控等高级功能纳入增值订阅体系，将用户粘性转化为可持续的商业价值。