Amazon Quick acaba de ganhar uma virada e tanto no AWS Summit New York 2026 🚀
No dia 17 de junho de 2026, a AWS subiu ao palco em Nova York e deixou bem claro que a conversa sobre inteligência artificial no mundo corporativo mudou de nível. Não é mais sobre testar IA em projetos piloto ou ficar discutindo o que ela pode fazer no futuro. É sobre colocar agentes para trabalhar de verdade, agora, resolvendo problemas reais dentro das empresas, com impacto mensurável e sem aquela sensação de que você está apostando em algo experimental.
E o que chamou mais atenção no evento foi justamente isso: os anúncios não vieram cheios de promessas vagas. Vieram com produtos prontos, com casos de uso concretos e com uma direção muito clara de para onde a AWS quer levar seus clientes. Entre os destaques do dia estão o AWS Continuum, um serviço de segurança nativo de IA que age na velocidade das máquinas, e o AWS Context, uma camada de contexto que finalmente dá aos agentes o mapa que eles precisavam para navegar pelos dados das empresas. Mas não para por aí. O Amazon Quick ganhou agentes autônomos, o Kiro chegou no iOS, e ainda teve muita coisa nova no AWS DevOps Agent, no AWS Transform e no Amazon Bedrock AgentCore. É bastante coisa pra absorver, então vamos destrinchar tudo isso agora 👇
AWS Continuum: segurança agentic na velocidade das máquinas
Quando a AWS apresentou o AWS Continuum para vulnerabilidades de código no palco do Summit, ficou evidente que a empresa não está apenas adicionando IA em cima de serviços existentes. Ela está repensando como segurança funciona quando as ameaças se movem em milissegundos e os humanos simplesmente não conseguem acompanhar esse ritmo sozinhos. O Continuum é um serviço de segurança construído nativamente para operar com AI agents, cobrindo o ciclo completo de gerenciamento de vulnerabilidades de código. Ele descobre vulnerabilidades continuamente, valida quais são genuinamente exploráveis, prioriza pelo contexto de negócio e ajuda a remediá-las em toda a stack, dentro de guardrails que você define. Isso não é só um upgrade técnico, é uma mudança de paradigma na forma como as empresas vão pensar proteção de dados e infraestrutura daqui pra frente.
O que torna o Continuum especialmente interessante é que ele foi projetado para ser agnóstico de modelo, aproveitando as vantagens de diferentes modelos de IA onde cada um se sai melhor, e integrando novos modelos conforme eles surgem. A AWS mencionou inclusive o surgimento de modelos especializados em segurança, como o Claude Mythos, como validação dessa abordagem. Em cada etapa do processo, você tem visibilidade total do que o Continuum está fazendo, por que ele sugeriu uma ação específica e o que aconteceria se essa ação fosse revertida. Cada decisão é explicável, cada ação é auditável, e cada resultado alimenta o sistema para melhorar o próximo ciclo. As equipes de segurança continuam no controle das decisões estratégicas, mas as tarefas operacionais repetitivas e de alta velocidade ficam com os agentes.
Além do serviço principal para vulnerabilidades de código, a AWS também lançou o Continuum threat modeling, que gera automaticamente modelos de ameaça abrangentes a partir de documentos de design ou código-fonte, entregando os resultados em formato padrão da indústria. Para empresas que precisam escalar segurança sem necessariamente triplicar o tamanho do time, esse tipo de automação inteligente faz toda a diferença. E como o serviço é nativo da AWS, ele já se integra naturalmente com toda a infraestrutura que os clientes já utilizam, sem a necessidade de implementações complexas ou longas curvas de aprendizado.
AWS Context: o mapa que os agentes precisavam para navegar seus dados
O AWS Context resolve um problema que qualquer pessoa que já trabalhou com agentes de IA dentro de empresas conhece bem: o agente não sabe onde estão os dados. Parece simples, mas é um dos maiores gargalos na adoção de IA corporativa. O Context é um novo serviço que constrói automaticamente um knowledge graph a partir dos dados existentes da empresa, inferindo as relações entre ativos de dados, regras de negócio e conhecimento de domínio. Tudo isso fica disponível para todos os agentes da organização, ajudando-os a chegar na resposta certa com muito mais rapidez.
A lógica por trás do Context é poderosa: contexto é o que faz a décima decisão de um agente ser melhor que a primeira. Com o contexto certo, seu agente consegue ver as últimas interações que você teve com um cliente no CRM e recomendar o melhor follow-up. Sem contexto, o agente tem mais chance de dar recomendações que parecem confiantes, mas estão erradas. Empresas têm acesso a todo tipo de dado, desde informações em bancos de dados até mensagens no Slack, documentos e e-mails. Para um agente tornar essa informação útil, ele precisa entender quais tabelas existem, o que está armazenado em diferentes colunas, quais fontes são mais confiáveis e como elas se relacionam entre si.
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Construído sobre a mesma tecnologia de knowledge graph que alimenta o Amazon Quick, o AWS Context funciona como uma camada de busca agentic para os dados da organização, conectável a todos os seus agentes. Ele conta com governança embutida para garantir que os agentes só acessem as informações que têm permissão para acessar. Com todos os metadados das suas fontes de dados armazenados em formato Iceberg no S3 Tables, você pode construir contra o AWS Context com as ferramentas que já usa. Sem infraestrutura para provisionar. Sem pipeline de retrieval para construir.
E aqui vem a parte que realmente escala: conforme os agentes interagem com o AWS Context, ele aprende quais fontes produzem resultados corretos, quais caminhos são mais usados e quais regras de negócio importam, melhorando com o tempo. Cada agente pode então melhorar com base nas descobertas de uma única consulta. Por exemplo, um agente de suporte ao cliente fazendo triagem de um problema com um pedido pode precisar consultar o histórico de compras, status de envio e elegibilidade para devolução em múltiplas fontes diferentes. Na próxima vez que um agente enfrentar um problema semelhante, ele já saberá exatamente onde ir, reduzindo o tempo de busca para chegar a uma resolução mais rápida.
Amazon Quick com agentes autônomos: o que isso significa na prática
O Amazon Quick é o assistente de IA construído para a forma como você realmente trabalha, com segurança empresarial que sua empresa vai de fato aprovar. A AWS fez questão de diferenciar sua abordagem de outros fornecedores: enquanto alguns oferecem assistentes de IA presos dentro de uma única aplicação, criando o que a AWS chama de walled gardens, outros oferecem assistentes com pouca preocupação com segurança e compartilhamento de dados, os chamados wild gardens. Com o Quick, você não precisa fazer essa escolha.
A grande novidade apresentada no AWS Summit é a chegada dos agentes autônomos ao Quick. Agora você pode criar agentes que trabalham em segundo plano com expertise específica, tom de comunicação definido e acesso a ferramentas. Dá para criar um agente financeiro que processa pedidos conforme eles chegam, ou um agente de vendas monitorando interações no CRM, e-mails e Slack para proativamente redigir follow-ups, sinalizar riscos ou recomendar próximos passos. E o melhor: sem necessidade de escrever código, os agentes do Quick são acessíveis a qualquer pessoa dentro da empresa.
Junto com os agentes autônomos, a AWS lançou também um novo activity feed personalizado para a forma como cada pessoa trabalha. Ele consolida e-mail, mensagens, calendário e tarefas em uma única visualização priorizada, e aprende quais mensagens você sempre responde rápido, quais threads você pula e quais temas movem a sua semana. Além disso, enquanto o Quick já se conectava aos apps mais usados, a AWS anunciou 16 novas integrações nativas com empresas como Adobe, Moody’s e Snowflake, ampliando ainda mais a capacidade do assistente de atuar de forma efetiva no dia a dia.
Vale destacar também que a integração do Amazon Quick com o AWS Context é um dos pontos mais poderosos dessa combinação. Como o Context já entrega aos agentes o mapa do ambiente de dados da empresa, o Quick consegue operar com muito mais precisão e autonomia. O agente sabe exatamente quais datasets estão disponíveis, quais são as fontes confiáveis para cada tipo de análise e quais permissões ele possui para acessar informações sensíveis. Essa sinergia entre os dois serviços é um exemplo claro de como a AWS está construindo um ecossistema onde as peças se encaixam de forma inteligente, e não apenas coexistem em um mesmo catálogo de produtos.
Kiro no iOS: orquestre agentes de desenvolvimento pelo celular
O momento que as empresas estão vivendo em torno do desenvolvimento de software assistido por IA é impressionante. A AWS trouxe um exemplo que ilustra bem essa aceleração: a Dhan, uma startup fintech unicórnio da Índia, usou o Kiro para construir uma nova plataforma de gráficos com um único engenheiro em apenas 8 semanas, quando a estimativa original era que levaria de 12 a 24 meses com uma dúzia de pessoas. Ter um time grande de desenvolvedores não é mais o gargalo para a próxima grande ideia, mas ter acesso às ferramentas certas em qualquer lugar pode ser.
É por isso que a AWS anunciou que o Kiro agora está disponível em dispositivos iOS. Agora você pode iniciar um novo projeto, acompanhar o progresso, direcionar um agente ou interagir com sua sessão do Kiro direto do celular. Com o Kiro no mobile, os agentes não vivem mais apenas no seu laptop. Eles rodam em uma sessão na nuvem sempre ativa, que funciona esteja você na sua mesa ou não. Dá para começar o desenvolvimento de uma feature no metrô, revisar código entre reuniões ou aprovar mudanças enquanto almoça. Quando você voltar ao laptop, estará exatamente onde o agente parou. É a mesma sessão com o mesmo contexto, pronta para continuar. E enquanto o acesso ficou mais fácil do que nunca, tudo ainda roda de forma segura no seu ambiente cloud. Mobilidade total, zero compromissos.
AWS DevOps Agent com Release Management: agentes que ajudam a entregar código com segurança
Criar código mais rápido do que nunca com agentes como o Kiro é ótimo, mas você só começa a se beneficiar desse código quando ele chega em produção. Seus agentes de codificação podem te tornar dez vezes mais produtivo, só para o seu pipeline não ter se adaptado ao novo ritmo. Pull requests esperando. Testes rodando sequencialmente. Falhas surgindo em produção. Resolver isso exige mover tarefas, testes e resolução de problemas para mais cedo no ciclo.
A AWS expandiu o AWS DevOps Agent com uma nova capacidade de release management, para que você possa entregar código mais rápido e com mais segurança. O DevOps Agent agora suporta desde a revisão de prontidão para release até testes, garantindo que seu pipeline consiga acompanhar a velocidade de desenvolvimento.
Na prática funciona assim: quando você está desenvolvendo com Kiro ou Claude Code, no momento em que gera código, pode acionar revisões de prontidão para release diretamente de onde está codando. Por exemplo, imagine que um desenvolvedor muda o nome de um parâmetro para torná-lo mais claro. A mudança parece pequena de forma isolada e os testes locais indicam que está tudo bem, mas a atualização poderia causar uma quebra ao interagir com o resto da aplicação. Porque o desenvolvedor está usando o DevOps Agent, ele descobre o impacto do código antes de ir para produção, envia um resumo do problema e uma correção recomendada. Uma vez que o código está pronto, você faz um pull request e o DevOps Agent gera e executa planos de teste específicos para as mudanças, capturando regressões, problemas de UX e falhas de integração antes que cheguem à produção.
AWS Transform: modernização contínua para manter a dívida técnica sob controle
Quando você começa a mover código para produção mais rápido do que nunca, um novo desafio aparece. Como manter todo esse software atualizado? A verdade é que assim que você faz deploy de código, ele começa a envelhecer. Dependências ficam desatualizadas. Frameworks são descontinuados. Antes que você perceba, a dívida técnica se acumulou.
O AWS Transform é o serviço de IA agentic da AWS projetado para dar suporte a modernizações em larga escala. Ele já eliminou mais de 1,6 milhão de horas de esforço manual para clientes como BMW Group, Experian e outros. Até agora, o Transform era algo que você executava pontualmente, apontando para um problema específico. Mas com a velocidade que os agentes escrevem código novo, você precisa de um agente que mantenha continuamente seu código atualizado e bem documentado.
É por isso que a AWS lançou o AWS Transform com modernização contínua, uma capacidade autônoma e sempre ativa de gerenciamento e modernização de portfólio de software. Enquanto seus agentes escrevem código novo, o AWS Transform trabalha por trás deles, encontrando a dívida técnica, corrigindo-a, validando a correção e aprendendo de cada transformação para tornar a próxima melhor. Ele se conecta às suas ferramentas de pipeline existentes, como CodePipeline, Jenkins, GitHub Actions e GitLab, se encaixando nos seus fluxos de trabalho de forma transparente. Com essa capacidade, cada pacote de software permanece atualizado em um ciclo contínuo, para que a dívida técnica nunca tenha a chance de se tornar um risco.
Amazon Bedrock AgentCore: construa, conecte e otimize agentes em produção
A AWS está construindo para um futuro onde existam bilhões de agentes em operação. E conforme os clientes caminham nessa direção, uma coisa ficou clara: construir um agente é simples, mas levá-lo para produção pode ser complexo. É por isso que a empresa construiu o Bedrock AgentCore, a plataforma para quando você quer mover agentes de provas de conceito para produção.
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A abordagem está claramente ressoando com o mercado. Nos últimos 6 meses, o número de tarefas executadas por agentes no AgentCore cresceu 15 vezes. O PGA Tour está escrevendo coberturas de torneios 10 vezes mais rápido. E Nasdaq, Visa e Experian estão escalando agentes por todas as suas operações. No AWS Summit, a empresa anunciou várias melhorias para tornar o AgentCore ainda mais completo:
- Amazon Bedrock Managed Knowledge Base: uma base de conhecimento totalmente gerenciada que lida com ingestão, parsing e retrieval para seus RAG e knowledge bases. Com conectores nativos para fontes populares como S3, SharePoint, Confluence e Google Drive, além de um retriever agentic para consultas complexas. A Managed Knowledge Base se integra facilmente ao AWS Context, habilitando busca agentic em todos os dados estruturados, não estruturados e de domínio.
- Web Search no AgentCore: agora os agentes podem acessar informações atualizadas e precisas da web usando a mesma busca que já alimenta o Quick, o Kiro e o Alexa+. Como ferramenta totalmente gerenciada, o Web Search retorna resultados re-ranqueados e atuais operando nativamente dentro do ambiente AWS, garantindo que seus dados e consultas nunca saiam da AWS.
- Novas capacidades de otimização: transforme traces de produção em melhorias contínuas. Agora você pode ver insights de falha, intenção e trajetória em centenas de sessões de agentes, permitindo entender o que seus agentes estão fazendo e como melhorá-los. A AWS também anunciou a disponibilidade geral de recomendações e testes A/B para ajudar a testar mudanças e melhorar a performance dos agentes.
- Novas integrações de políticas de segurança: o Amazon Bedrock Guardrails agora está integrado ao AgentCore, permitindo avaliar cada ação do agente contra tentativas de prompt injection, conteúdo prejudicial e exposição de dados sensíveis. Em breve, clientes também poderão alimentar sinais de detecção de provedores de segurança líderes como Check Point, Zscaler, Rubrik, Netskope e SentinelOne.
- AgentCore Harness agora disponível: vá da ideia ao agente funcionando em minutos. Com o AgentCore Harness, você simplesmente declara o que seu agente faz, qual modelo usa, quais ferramentas chama e quais instruções segue, e o AgentCore cuida do resto, montando o loop de orquestração, execução de ferramentas, gerenciamento de memória, contexto e recuperação de erros.
Southwest Airlines acelera adoção de IA com a AWS
O AWS Summit New York 2026 também trouxe uma parceria de peso. A Southwest Airlines anunciou que escolheu a AWS como provedora cloud preferida para modernizar sua base tecnológica e aplicar IA para transformar como a companhia aérea opera e atende seus clientes. Como parte da parceria, a Southwest vai transicionar de um ambiente majoritariamente on-premises para uma arquitetura baseada em nuvem, habilitada por IA e agentes na AWS até 2028, construindo uma fundação para maior velocidade, flexibilidade e confiabilidade em todo o negócio.
Mais de 2.700 desenvolvedores da Southwest já estão usando o Kiro para construir features, automatizar testes e gerar infraestrutura cloud para modernizar o Southwest.com. A companhia também está adotando uma abordagem de ciclo de vida de desenvolvimento orientado por IA, onde agentes ajudam a mover o desenvolvimento adiante enquanto as equipes de engenharia guiam e validam os resultados. Conforme a Southwest continua modernizando sua presença na AWS, ela está expandindo capacidades baseadas em IA e agentes por todo o negócio, adotando novas ferramentas como o Amazon Quick.
O efeito composto dos agentes de IA
Um dos pontos mais relevantes levantados durante o AWS Summit é o conceito de momentum composto que os agentes criam. A ideia é simples, mas poderosa: quanto mais você usa agentes, mais eles entregam. Mais interações dão aos agentes mais contexto. Mais contexto leva a melhores resultados. Melhores resultados aumentam a confiança que você deposita neles. Mais confiança significa mais trabalho delegado. Esse ciclo virtuoso amplia a distância entre empresas que adotam IA de verdade e aquelas que ficam apenas observando.
E é exatamente isso que os lançamentos do Summit demonstram na prática. O AWS Continuum acelera a segurança. O AWS Context dá aos agentes o conhecimento que eles precisam. O Amazon Quick transforma dados em ação. O Kiro no mobile liberta o desenvolvimento do desktop. O DevOps Agent garante que o código chegue em produção com qualidade. O AWS Transform mantém tudo atualizado. E o Bedrock AgentCore orquestra tudo isso em escala. Cada peça alimenta a próxima, criando um ecossistema onde o valor se multiplica conforme mais agentes entram em operação.
O que ficou claro neste AWS Summit New York 2026 é que a AWS não está apenas oferecendo serviços isolados de IA. Ela está construindo uma plataforma coesa onde cada peça potencializa as outras, e o resultado disso é um ecossistema cada vez mais difícil de ignorar para quem está levando inteligência artificial a sério no ambiente corporativo. Os últimos seis meses já mostraram uma mudança sísmica na forma como empresas encaram agentes, saindo do discurso para a ação. Os próximos meses prometem acelerar isso ainda mais. 🧠
