AI 寫完程式就忘記、工具一開就卡頓？AWS 推出的 Kiro 為何能「越用越懂你的專案」？

一位新創技術長每天都要經歷同樣的困擾：打開開發工具後，花十分鐘向 AI 助手重新解釋專案架構、資料庫設計、程式規範——即使昨天才剛說過。更糟的是，開發工具啟動時自動載入了數十個外掛程式，但今天只需要處理資料庫工作，其他工具只是拖慢速度、佔用寶貴的記憶空間。

這不是個案。根據開發者社群調查，超過 70% 的團隊每天花費 1 至 2 小時「重新教育」AI 工具。在 AWS re:Invent 2025 大會上，AWS 發表 Kiro，透過持續性記憶與智能工具載入兩大核心能力，徹底解決這些長期困擾開發者的問題。

為何 AI 總是「短期記憶」？

記憶空間的先天限制

當你與 AI 助手對話時，所有歷史訊息都儲存在一個有限的記憶空間中。即使最先進的模型也只能記住最近的內容，當對話過長時，早期的內容會被「遺忘」。更關鍵的是，當你關閉對話或重啟開發工具時，這些記憶會完全清空——你必須從零開始重新建立理解。

對個人開發者而言，「每次重新解釋」已經夠麻煩；對團隊來說問題更嚴重。當同事昨天與 AI 討論了複雜的邏輯實作，今天你接手相關功能時，AI 對那段討論毫無印象。這種知識斷層讓 AI 無法成為「團隊共享資源」，當專案規模擴大時，低效問題會呈指數級放大。

無法從經驗中學習

傳統 AI 工具不僅無法記住對話，更無法從互動中「學習」。如果你三次都因為同樣的錯誤修改程式碼，AI 不會在第四次主動提醒——它每次都當作全新問題處理。開發者期待的是能隨時間成長的助手，而非永遠停留在第一天的新手。

開發工具啟動慢的真正原因

工具全部載入造成卡頓

目前大多數開發工具採用「啟動時全部載入」策略——當你打開工具時，所有已安裝的外掛程式會同時啟動。假設你安裝了 5 個外掛，即使今天只需要處理資料庫工作，設計工具、API 測試工具仍然會被載入並消耗資源，導致啟動時間拉長、速度變慢。

以實際案例說明：某團隊安裝了設計、API 測試、資料庫、部署、版本控制五個外掛。當開發者今天的任務是「優化資料庫查詢效能」，實際上只需要資料庫工具，但其他四個外掛的數百個功能仍然被載入，佔用大量記憶空間。這意味著 AI 能用來理解程式碼、記住對話的空間被大幅壓縮。

數字化的低效

根據官方說明，當你安裝 5 個傳統外掛時，記憶空間使用量可能高達數萬單位，即使你完全不需要這些工具。啟動時間從理想的 5 秒延長至 30 秒以上，開發者必須等待所有工具初始化完成才能開始工作。這種「一次載入全部、手動管理卸載」的設計，與現代追求的「按需使用、自動化管理」理念背道而馳。

AWS re:Invent 2025 推出的 Kiro 是什麼？

超越傳統的智能助手

在 AWS re:Invent 2025 上，AWS 發表三款「前沿代理」 (Frontier Agents) ——這是超越傳統 AI 助手的新類別。它們具備三個核心特徵：自主規劃 (能理解目標並自行規劃執行步驟)、可擴展 (能同時處理多個任務)、獨立運作 (能運作數小時甚至數天，無需持續人工干預)。

Kiro 專注於軟體開發領域，與另外兩款專注於安全 (AWS Security Agent) 與維運 (AWS DevOps Agent) 的代理共同構成完整的開發生命週期支援。

與 AWS 生態深度整合

Kiro 不只是開發工具，更是連接開發者與 AWS 雲端服務的橋樑。它與 Amazon Bedrock、AWS Lambda、Amazon S3 等服務深度整合，讓開發者用自然語言描述需求，由 Kiro 自動生成技術規格、撰寫程式碼、執行測試、部署到 AWS 環境。

相較於其他工具需要手動配置雲端資源、撰寫部署腳本，Kiro 能理解「部署到 AWS Lambda 並設定 API 入口」這類需求，並自動完成所有配置。

規格驅動的開發方式

Kiro 引入「規格驅動開發」概念。開發者用自然語言描述功能 (例如「建立使用者登入 API，支援安全驗證」)，Kiro 自動生成詳細技術規格 (包括資料模型、API 設計、業務邏輯、測試案例)，然後這些規格能直接轉換成可執行的程式碼。當需求變更時，只需修改規格，Kiro 會自動更新相關程式碼，確保一致性。

Kiro Autonomous Agent——會記住你的虛擬開發者

持續性記憶與團隊共享

Kiro Autonomous Agent 的核心能力是持續性記憶——不會因為關閉對話或重啟工具而忘記專案資訊。Kiro 會記住程式碼架構、命名規範、資料庫結構、API 設計原則，甚至是過去的程式碼審查意見。當你今天繼續開發昨天的功能時，Kiro 已經知道專案的所有細節——你不需要重新解釋。

更強大的是，Kiro 的記憶是團隊共享的。當同事與 Kiro 討論了某個複雜邏輯，Kiro 會將這段知識納入團隊知識庫。隔天當你處理相關功能時，Kiro 能主動提醒「根據 Alice 昨天的討論，這個邏輯應該考慮特殊情況」，避免重複踩坑。這種團隊層級的記憶讓知識不再分散，而是累積在一個所有人都能存取的智能系統中。

跨專案的智能協作

現代軟體專案往往涉及多個程式庫——前端、後端、共用函式庫分散在不同位置。傳統工具通常只能處理單一專案的程式碼，Kiro Autonomous Agent 能跨專案協調變更——當你說「將使用者註冊改為兩步驟驗證」，Kiro 會自動識別這個需求涉及前端表單、後端 API、資料庫欄位，然後在所有相關位置提出對應的變更。

此外，Kiro 整合了常用開發工具如 GitHub、Jira、Slack。當 Jira 有新的錯誤回報時，Kiro 能自動提取資訊、定位可能原因、建議修復方案，並在 GitHub 建立對應的程式碼修改。

從錯誤中學習

Kiro Autonomous Agent 能從經驗中學習。假設你在某次程式碼審查中指出「這裡應該加入驗證以防止安全問題」，Kiro 會記住這個模式，未來生成類似程式碼時會主動加入驗證邏輯。這種持續學習讓 Kiro 隨著時間推移變得越來越「懂」你的專案與團隊偏好。

Kiro Powers——只載入需要的專業知識

智能按需載入機制

還記得電影《駭客任務》中，Neo 需要學習功夫時，只需幾秒鐘就能將武術技能「下載」到大腦中嗎？Kiro Powers 實現了類似概念。傳統工具會在啟動時載入所有外掛，Kiro Powers 採用動態載入——當你提到「資料庫」時，資料庫管理工具會自動啟動；當你切換到處理部署工作並提到「部署」時，部署工具會啟動，而資料庫工具會自動停用以釋放資源。

這種按需載入帶來三個關鍵優勢：啟動速度大幅提升 (幾乎立即啟動)、記憶空間不被浪費 (只有當下需要的工具佔用空間)、自動化管理 (不需要手動開關工具)。

Power 的完整架構

一個 Power 不只是工具本身，而是包含三個層次的知識套件。第一層是使用手冊，告訴 Kiro「這個 Power 提供哪些功能」「什麼情況下應該啟動它」。第二層是工具本身——實際的功能與連線細節。第三層是深度指引——針對特定工作流程的最佳實踐建議。

當 Kiro 啟動某個 Power 時，它不只獲得「使用工具」的能力，更重要的是獲得「如何正確使用」的知識。這就像聘請了一位專家加入團隊——他不僅知道工具怎麼用，更知道什麼情況該用、怎麼用才符合最佳實踐。

實際運作範例

以資料庫工具 Supabase 為例。當開發者說「我需要為使用者資料表建立安全政策，確保使用者只能看到自己的資料」，Kiro 會：

1. 識別關鍵字：「資料庫」「安全政策」觸發 Supabase Power 啟動
2. 載入專業知識：理解安全政策的最佳實踐
3. 生成程式碼：產生符合最佳實踐的安全政策
4. 自動測試：使用工具執行測試，確認運作正常

當你切換到處理前端 UI 工作時，Supabase Power 會自動停用，釋放空間給其他可能需要的 Power。這種流暢的工具切換，讓開發者不需要中斷思考去管理工具。

完整生態帶來的開發體驗革新

協同效應帶來質的飛躍

當持續性記憶與動態載入結合時，開發體驗會產生質的飛躍。想像一個實際場景：你正在開發電商平台的結帳功能。Kiro 記得你昨天完成了購物車設計，今天當你說「現在要實作付款流程」時，Kiro 會自動啟動支付工具，並根據昨天定義的購物車結構，生成相容的付款程式碼。

這種流暢協作不需要你手動切換工具、重新解釋需求。Kiro 就像經驗豐富的工程師——記得專案所有細節，知道什麼時候該用什麼工具，並能自動協調不同部分的程式碼確保整體一致性。

企業應用的實際價值

對企業團隊而言，Kiro 帶來三個層面的價值提升。

第一，降低新成員學習曲線：當新工程師加入專案時，傳統做法是閱讀大量文件、詢問資深同事、花數週理解架構。有了 Kiro，新成員可以直接問「這個專案的認證流程是怎麼設計的？」Kiro 會基於團隊累積的知識提供準確答案，大幅縮短上手時間。

第二，確保一致性與最佳實踐：企業通常有內部的編碼規範、安全政策、架構模式。透過自訂的 Power (例如「公司 API 設計規範」)，Kiro 能在開發過程中主動檢查並提醒，避免不符合規範的程式碼被提交。

第三，提升跨團隊協作效率：在大型組織中，前端團隊、後端團隊、維運團隊往往使用不同工具，溝通成本高昂。Kiro 的跨專案協作能力讓不同團隊在統一平台工作——前端修改 UI，Kiro 自動通知後端團隊「API 回應格式需要調整」，並提出對應的變更建議。

從規格到部署的完整流程

規格驅動的實際運作

Kiro 的規格驅動開發將流程簡化為三個階段。

第一階段：需求描述：開發者用自然語言描述想實現的功能，例如「建立部落格系統，支援文章發布、標籤分類、評論功能，使用者需要登入才能評論」。

第二階段：規格生成：Kiro 分析需求，自動產生詳細的技術規格，包括：資料模型 (使用者、文章、評論、標籤資料表與欄位定義)、API 設計 (取得文章、新增文章、新增評論等)、業務邏輯 (檢查使用者是否登入、驗證文章標題不為空)、測試案例 (未登入使用者嘗試評論應返回錯誤)。

第三階段：程式碼生成與部署：Kiro 將技術規格轉換為可執行的程式碼——前端元件、後端 API、資料庫腳本、測試檔案。當你修改規格 (例如「評論功能改為支援匿名評論」)，Kiro 會自動更新所有相關程式碼，確保整個系統保持一致。

與 AWS 服務無縫整合

Kiro 深度整合 AWS 核心服務，讓部署變得像對話一樣簡單。當部落格系統開發完成，說「部署到 AWS」，Kiro 會自動：

1. 在 Amazon RDS 建立資料庫並執行初始化
2. 將後端 API 部署為 AWS Lambda 函數
3. 設定 Amazon API Gateway 作為 API 入口
4. 將前端檔案上傳到 Amazon S3 並配置 Amazon CloudFront 加速
5. 設定 AWS IAM 權限確保安全性
6. 返回可立即存取的網址

這個過程不需要撰寫任何配置檔、學習指令、或手動點擊介面。Kiro 理解「部署一個完整應用程式」涉及哪些 AWS 服務，並自動完成所有配置。

持續整合與監控自動化

部署只是開始，維護才是長期挑戰。Kiro 整合持續整合與監控工具。當你推送程式碼變更到 GitHub 時，Kiro 自動觸發測試、建置、部署流程。如果測試失敗，Kiro 會分析錯誤訊息、定位問題原因、建議修復方案，並在你同意後自動修正並重新部署。

在生產環境中，Kiro 與 Amazon CloudWatch 整合，持續監控應用程式健康狀態。當出現異常 (例如 API 回應時間突然增加)，Kiro 會主動通知並提供初步分析 (例如「可能是資料庫查詢未使用索引導致效能下降」)。你可以授權 Kiro 採取自動修復措施，或請它提供詳細診斷報告供人工判斷。

開發典範的轉移：從工具到夥伴

Kiro 的推出標誌著 AI 輔助開發從「工具」進化為「夥伴」的典範轉移。傳統 AI 助手是「你問我答」模式——你需要精確描述每一步要做什麼。Kiro 的定位則是「目標導向」——你只需描述想達成的目標 (例如「讓網站支援多語言」)，Kiro 會自主規劃需要修改哪些檔案、使用哪些工具、如何測試結果，並在數小時內完成所有工作，期間不需要持續監督。

當團隊能將「實作細節」交給 Kiro 處理時，工程師可以將時間投入更高價值的工作——架構設計、產品策略、技術選型、效能優化。Kiro 不是要取代工程師,而是讓工程師從「寫程式的人」轉型為「指導 AI 的架構師」。

Kiro Autonomous Agent 的持續性記憶確保知識不會流失，讓每一次對話、每一個程式碼審查都成為團隊智慧的一部分。Kiro Powers 的動態載入則確保工具永遠是助力而非負擔。當這兩者結合，再加上與 AWS 生態深度整合，Kiro 不只是更好的開發工具，更是重新定義軟體開發流程的平台——從「寫程式」到「描述需求」，從「手動部署」到「自動上線」，從「個人工具」到「團隊智慧」。

對於希望在 AI 時代保持競爭力的企業與開發者，現在正是探索這個新典範的最佳時機。聯絡 AWS 專家，探討如何將 Kiro 整合到現有的開發流程中，或了解如何透過 AWS 開始您的 AI 驅動開發之旅。

參考資料

•    Kiro 官方網站
•    Kiro Autonomous Agent
•    Kiro Powers 介紹
•    AWS Security Agent
•    AWS DevOps Agent
•    Amazon Bedrock
•    AWS Lambda
•    Amazon S3
•    Amazon RDS
•    Amazon API Gateway
•    Amazon CloudFront
•    Amazon CloudWatch
•    AWS IAM

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本文章內容由「Amazon Web Services (AWS)」提供。