六位工程師，七十六天，這就是 AWS 重建 Amazon Bedrock——其旗艦 AI 服務——背後的推論引擎所花費的時間。原本估計需要 30 至 40 位工程師耗時 12 至 18 個月。
結果是建立了一種稱為 Mantle 或 Project Mantle 的新架構，旨在解決 Bedrock 上 AI 工作負載暴增時出現的容量和性能瓶頸。
六個人完成了四十個人的工作
關鍵的秘訣是 Kiro，亞馬遜的代理式編碼服務。該工具生成規格、代碼、測試和部署，本質上發揮了倍增效應，將一支小型高級團隊轉變為更具生產力的團隊。AWS 管理層指出，當熟練的工程師在受控的工作流程中使用代理式 AI 工具時，生產力可提升 10 至 20 倍。
安迪·賈西在2025年致股東的信中提及了Mantle項目，將其作為亞馬遜在AI採用方面以身作則的證據。
儘管大量使用由 AI 生成的代碼，AWS 管理層強調，強制性的人工審查仍是過程中不可妥協的一環。每行 AI 生成的代碼在部署前都會由人工檢查。
為何 Bedrock 需要重新構建
Mantle 的時機並非隨意選擇。Bedrock 在 2026 年第一季處理的代幣數量，超過以往所有年份的總和。僅在 2026 年 3 月，服務使用量就幾乎翻倍。
Mantle 引擎現已通過專用的 bedrock-mantle 服務端點運行，與舊版的 bedrock-runtime 端點分離。AWS 文件確認兩者之間的配額已分離，表明新架構已全面上線並處理生產流量。
競爭格局
AWS 一直與 Microsoft Azure 展開廣為人知的 AI 市場份額之爭，而 Microsoft Azure 因與 OpenAI 的合作獲益良多。Google Cloud 也積極進攻，善用其 Gemini 模型和 TPU 硬體。
Mantle 專案也驗證了一種特定的 AI 協助開發方法：由小型高階團隊使用代理工具，並配合嚴格的人工監督。