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随着AI智能体加速落地，AWS对其托管搜索与向量引擎服务OpenSearch Serverless进行了大幅重构，以适应更不规则的负载模式。

据The New Stack报道，AWS OpenSearch负责人Tia White表示，OpenSearch Serverless“近97%的部分都从头重写”。她指出，上一代无服务器架构已难以适应AI智能体的使用特征，即请求突增与长时间空闲交替出现。

此次调整中，最大的变化是采用了存算分离架构。AWS基于自研的新型存储结构，使系统在空闲状态下成本可降至0；当智能体请求到来时，服务可在数秒内恢复。

AWS表示，新版OpenSearch Serverless的自动扩缩容速度较上一代提升20倍。与此同时，借助新存储层的压缩能力以及更快的缩容机制，整体成本最高可降低60%。

AWS还发布了OpenSearch Agent Skills，可与Claude Code、Cursor等开发者工具对接。

在后续产品规划方面，AWS披露，计划于2026年下半年推出面向智能体的长期记忆能力，并内置评估与治理功能。此外，6月还将针对由Datadog、Splunk和Grafana主导的日志分析市场推出一次大规模更新。

对于“LLM是否会取代OpenSearch”的疑问，Tia White表示，OpenSearch Serverless将成为LLM调用的核心语义层。

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