亚马逊云科技（AWS）近日推出一款全新的开发者工具 AWS Emulator，旨在模拟 AWS 服务在本地机器上的运行环境。该工具最引人注目的卖点在于：其工程师团队未编写或审查任何一行代码，整个项目完全由 AI 代理自主构建并持续维护。
AI 代理“零人工”构建与维护
AWS Emulator 基于涵盖 200 多种 AWS 服务的 400 多个 API 模型构建。开发者和 AI 编程代理可利用该工具，在无需网络连接且无需支付真实云服务费用的情况下测试代码。
AWS 高级首席工程师 Matt Goldberg 在博客文章中明确表示：“该模拟器完全由自主代理编写。我们的团队没有编写或审查任何代码。”他形象地将这一过程比作给代理提供“涂色书”，即通过定义明确的填充区域来弥补代理当前能力的不足。
这些代理在 Amazon Bedrock AgentCore 上分为三个团队协作运行：第一支团队编写“保真度测试”并与真实 AWS 环境比对；第二支团队在模拟器上运行测试并提交问题报告；第三支团队则负责单独修复每个问题。每次更改均需经过其他代理执行的自动关卡，以检查编码标准和安全合规性。Goldberg 透露，目前已有数百个代理每天修复数千个问题。
解决 AI 编程代理测试瓶颈
该工具的推出旨在解决日益严峻的测试效率问题。随着 Amazon Kiro 和 Anthropic Claude Code 等编程代理的普及，代码生成速度远超团队在真实云端进行测试的速度。代理通常需通过反复运行代码并读取结果来验证工作，而在云端执行此过程会显著增加延迟和成本。AWS Emulator 允许开发者和代理在本地完成这一循环测试。
该项目最初源于一个周末实验。受 Anthropic 此前展示 Claude 代理构建 C 编译器案例的启发，Goldberg 向 Kiro 发出三步提示，仅用 15 分钟便获得了 Amazon SQS 的初版。到周末结束时，Kiro 已构建出 AWS 其余部分的粗略版本。尽管存在明显缺陷，团队已于周一开始使用该工具测试软件。
AWS 代理式 AI 及新兴技术副总裁 Swami Sivasubramanian 指出，一旦为代理提供规格说明和验证方法，原本需耗时数晚的工作可缩短至两小时。他强调，在 AI 编写代码的时代，工程师的核心职责是为代理提供独立工作的空间，并构建决定工作成果正确性的规格说明、测试和合并关卡。这也正是亚马逊近期重写工程手册的核心理念。
开源免费与现有局限
尽管功能强大，该模拟器仍存在局限性。IDC 分析师 Devin Pratt 指出，目前该工具尚无法模拟节流、中断或不同地区可用服务的差异，也无法对运行代码进行沙盒隔离。代理已知的缺陷列表已在 GitHub 上一个名为 “things-that-do-not-work” 的文件夹中公开。
相较于市场上著名的 LocalStack 等模拟器——后者今年将免费版本限制为非商业用途并增加账户要求——AWS 以 CC0 公共领域奉献协议免费发布了其模拟器，并在 GitHub 上开放了完整的提交历史。该公司表示，将在即将举行的 re:Invent 大会上分享更多细节。