Amazon-webservices Woensdag geïntroduceerd Kiro’s krachteneen systeem waarmee softwareontwikkelaars hun AI-codeerassistenten onmiddellijk gespecialiseerde vaardigheden kunnen bieden in specifieke tools en workflows, waarmee wordt tegemoetgekomen aan wat het bedrijf een fundamenteel knelpunt noemt in de manier waarop AI-agenten vandaag de dag opereren.
AWS maakte de aankondiging tijdens zijn jaarvergadering re: Uitvindingsconferentie in Las Vegas. Deze functie wijkt af van de manier waarop de meeste AI-coderingstools tegenwoordig werken. Doorgaans laden deze tools alle mogelijke functionaliteit vooraf in het geheugen, een proces dat computerbronnen verbrandt en de AI kan overweldigen met irrelevante informatie. Kiro Powers hanteert de tegenovergestelde aanpak en activeert gespecialiseerde kennis alleen wanneer een ontwikkelaar deze daadwerkelijk nodig heeft.
“Ons doel is om de agent een gespecialiseerde context te bieden, zodat hij sneller tot het juiste resultaat kan komen en op een manier die ook de kosten verlaagt”, zegt Deepak Singh, Vice President van Developer Agents and Experiences bij Amazon, in een exclusief interview met VentureBeat.
De lancering omvat partnerschappen met negen technologiebedrijven: Gegevenshond, Dynatrace, Figma, Neon, Netlificeren, Postbode, Band, Superbasisen de eigen diensten van AWS. Ontwikkelaars kunnen ook hun eigen krachten creëren en delen met de community.
Waarom AI-codeerassistenten crashen wanneer ontwikkelaars te veel tools verbinden
Om te begrijpen waarom Kiro bevoegdheden zijn belangrijk, helpt bij het begrijpen van een groeiende spanning op de markt voor AI-ontwikkeltools.
Moderne AI-coderingsassistenten vertrouwen op iets dat de Modelcontextprotocolof MCP, om verbinding te maken met externe tools en services. Wanneer een ontwikkelaar wil dat zijn AI-assistent met Stripe werkt voor betalingen, Figma voor ontwerp en Supabase voor databases, verbinden ze de MCP-servers voor elke service.
Het probleem: elke verbinding laadt tientallen tooldefinities in het werkgeheugen van de AI voordat er één regel code wordt geschreven. Volgens AWS-documentatie kan het verbinden van slechts vijf MCP-servers meer dan 50.000 tokens verbruiken – ongeveer 40% van het contextvenster van een AI-model – voordat de ontwikkelaar zelfs maar het eerste verzoek typt.
Ontwikkelaars zijn steeds luider geworden over dit onderwerp. Velen klagen dat ze hun tokentoewijzingen niet willen verspillen, alleen maar om een AI-agent te laten uitzoeken welke tools relevant zijn voor een specifieke taak. Ze willen onmiddellijk toegang hebben tot hun workflow en niet zien hoe een overbelaste agent worstelt met het oplossen van irrelevante context.
Dit fenomeen, dat door sommigen in de sector ‘contextrot’ wordt genoemd, leidt tot langzamere reacties, resultaten van lagere kwaliteit en aanzienlijk hogere kosten, omdat AI-diensten doorgaans per token in rekening worden gebracht.
Binnen de technologie die kunstmatige intelligentie-vaardigheden op aanvraag uploadt
Kiro Powers lost dit probleem op door drie componenten in één dynamisch geladen pakket te verpakken.
Het eerste onderdeel is een helpbestand genaamd POWER.md, dat fungeert als onboardinghandleiding voor de AI-agent. Het vertelt de agent welke tools beschikbaar zijn en, nog belangrijker, wanneer hij deze moet gebruiken. Het tweede onderdeel is de MCP-serverconfiguratie zelf: de daadwerkelijke verbinding met externe services. De derde bevat optionele hooks en automatisering die specifieke acties activeren.
Wanneer een ontwikkelaar ‘betaling’ of ‘afrekenen’ noemt in het gesprek met Kiro, activeert het systeem automatisch de kracht van Stripe, waardoor de tools en best practices in de juiste context worden geplaatst. Wanneer de ontwikkelaar overschakelt naar het werken aan de database, wordt Supabase geactiveerd terwijl Stripe wordt gedeactiveerd. Het basiscontextgebruik wanneer er geen stroom actief is, nadert nul.
“Je klikt op een knop en deze wordt automatisch geladen”, zei Singh. “Zodra een kracht is gecreëerd, selecteren ontwikkelaars eenvoudigweg ‘open in Kiro’ en de IDE wordt gestart met alles gereed.”
Hoe AWS elite-ontwikkelaarstechnieken naar de massa brengt
Singh typeerde Kiro’s bevoegdheden als een democratisering van geavanceerde ontwikkelingspraktijken. Vóór deze mogelijkheid wisten alleen de meest geavanceerde ontwikkelaars hoe ze hun AI-agents op de juiste manier moesten configureren met gespecialiseerde context, hoe ze aangepaste helpbestanden konden schrijven, nauwkeurige instructies konden maken en handmatig konden beheren welke tools op een bepaald moment actief waren.
“We ontdekten dat onze ontwikkelaars functies toevoegden om hun agenten specialer te maken”, aldus Singh. “Ze wilden de agent een aantal speciale bevoegdheden geven om een specifiek probleem op te lossen. Ze wilden bijvoorbeeld een eigen front-end developer en ze wilden dat de agent een expert werd in backend as a service.”
Deze observatie leidde tot een belangrijk inzicht: als Supabase of Stripe één keer de optimale contextconfiguratie konden creëren, zou elke ontwikkelaar die deze services gebruikt hiervan kunnen profiteren.
“Kiro Powers formaliseert dat – dingen die mensen, alleen de meest geavanceerde mensen, deden – en stelt iedereen in staat dat soort vaardigheden te verwerven,” zei Singh.
Waarom dynamisch laden beter is dan afstemmen voor de meeste toepassingen van AI-codering
De aankondiging positioneert de bevoegdheden van Kiro ook als een goedkoper alternatief voor fijnafstelling, het proces waarbij een AI-model wordt getraind op gespecialiseerde gegevens om de prestaties in specifieke domeinen te verbeteren.
“Het is een stuk goedkoper”, zei Singh, toen hem werd gevraagd hoe de krachten zich verhouden tot de opstelling. “Het tunen is erg duur en het is niet mogelijk om de meeste frontiermodellen te tunen.”
Dit is een belangrijk punt. De meest capabele modellen voor kunstmatige intelligentie Antropisch, Open AIEN Googlen ze zijn doorgaans “closed source”, wat betekent dat ontwikkelaars de onderliggende training niet kunnen wijzigen. Ze kunnen het gedrag van modellen alleen beïnvloeden via de suggesties en context die ze bieden.
“Veel mensen gebruiken al krachtige modellen zoals Sonnet 4.5 of Opus 4.5,” zei Singh. “Wat deze modellen nodig hebben, is dat ze in de goede richting worden gestuurd.”
Het dynamische laadmechanisme verlaagt ook de lopende kosten. Omdat bevoegdheden alleen worden geactiveerd als ze relevant zijn, betalen ontwikkelaars niet voor het gebruik van tokens voor tools die ze momenteel niet gebruiken.
Waar de krachten van Kiro passen in de grootste weddenschap van Amazon op autonome AI-agenten
Kiro Powers komt als onderdeel van een bredere impuls van AWS in de richting van wat het bedrijf ‘agentic AI’ noemt: kunstmatige intelligentiesystemen die gedurende langere perioden autonoom kunnen werken.
Eerder kondigde AWS tijdens re:Invent drie “grens agenten“ontworpen om uren of dagen zonder menselijke tussenkomst te draaien: de Kiro Autonomous Agent for Software Development, de AWS Security Agent en de AWS DevOps Agent. Deze vertegenwoordigen een andere aanpak dan de bevoegdheden van Kiro: ze pakken grote, dubbelzinnige problemen aan in plaats van gespecialiseerde expertise te bieden voor specifieke taken.
De twee benaderingen zijn complementair. Grensagenten beheren complexe meerdaagse projecten waarvoor autonome besluitvorming over meerdere codebases vereist is. Kiro Powers biedt ontwikkelaars daarentegen nauwkeurige en efficiënte tools voor dagelijkse ontwikkelingstaken waarbij snelheid en tokenefficiëntie het belangrijkst zijn.
Het bedrijf gokt erop dat ontwikkelaars beide uiteinden van dit spectrum nodig hebben om productief te zijn.
Wat Kiro Power onthult over de toekomst van AI-ondersteunde softwareontwikkeling
De lancering weerspiegelt een volwassen wordende markt voor AI-ontwikkeltools. GitHub Copilot, gelanceerd door Microsoft in 2021, heeft miljoenen ontwikkelaars kennis laten maken met AI-ondersteunde codering. Sindsdien is er een wildgroei aan hulpmiddelen, waaronder Cursor, KlijnEN Code Claudio – streden om de aandacht van ontwikkelaars.
Maar naarmate deze instrumenten effectiever zijn geworden, zijn ze ook complexer geworden. DE Modelcontextprotocolvorig jaar open source gemaakt door Anthropic, creëerde het een standaard voor het verbinden van AI-agenten met externe diensten. Dit loste één probleem op en creëerde tegelijkertijd een ander: de contextoverbelasting waarmee Kiro Power nu wordt geconfronteerd.
AWS positioneert zichzelf als het bedrijf dat de ontwikkeling van grootschalige productiesoftware begrijpt. Singh wees erop dat Amazon’s twintig jaar ervaring met het beheren van AWS, gecombineerd met zijn enorme interne software-engineeringorganisatie, uniek inzicht biedt in hoe ontwikkelaars daadwerkelijk werken.
“Het is niet iets dat je zomaar zou gebruiken voor je prototype of je speelgoedtoepassing”, zei Singh over de AI-ontwikkeltools van AWS. “Als je productieapplicaties wilt bouwen, dan is er veel kennis die wij als AWS meenemen die hier van toepassing is.”
De weg vooruit voor Kiro’s krachten en platformonafhankelijke compatibiliteit
AWS heeft aangegeven dat de krachten van Kiro momenteel alleen binnen de KiroIDEmaar het bedrijf streeft naar kruiscompatibiliteit met andere AI-ontwikkeltools, waaronder opdrachtregelinterfaces, Cursor, KlijnEN Code Claudio. De documentatie van het bedrijf beschrijft een toekomst waarin ontwikkelaars “één keer een kracht kunnen opbouwen en deze overal kunnen gebruiken”, hoewel deze visie voorlopig ambitieus blijft.
Voor technologiepartners die vandaag de dag bevoegdheden lanceren, is de aantrekkingskracht eenvoudig: in plaats van afzonderlijke integratiedocumentatie bij te houden voor elke AI-tool op de markt, kunnen ze één enkele kracht creëren die werkt waar Kiro zich ook bevindt. Naarmate er steeds meer AI-aangedreven codeerassistenten op de markt komen, wordt dit soort efficiëntie steeds waardevoller.
Kiro’s krachten zijn nu beschikbaar voor ontwikkelaars die Kiro IDE versie 0.7 of hoger gebruiken, zonder extra kosten naast het standaard Kiro-abonnement.
De onderliggende weddenschap is een bekende in de geschiedenis van de computer: dat de winnaars in AI-ondersteunde ontwikkeling niet de tools zullen zijn die alles in één keer proberen te doen, maar degenen die slim genoeg zijn om te weten wat ze moeten vergeten.
