从18个月到几周：Amazon Transform 用Agentic AI重塑开发者的现代化迁移体验

企业系统“上云”已不是新命题，但对开发者而言，真正的挑战从来不是“是否迁移”，而是“如何在不出错、不返工的前提下，把老系统转得快、转得稳”。亚马逊云科技日前宣布Amazon Transform正式可用，这项基于Agentic AI的现代化迁移服务，正悄悄改变这一切。

Amazon Transform的最大价值，在于它不仅是一个“迁移工具”，更像是一位全天候在线、懂业务、精架构、会写代码的应用转型助手。

三类迁移痛点，一站解决

1. .NET 应用迁移：自动分析 + 代码重写 + Linux 适配验证

面对一堆依赖Windows环境、代码风格迥异的.NET Framework老应用，Amazon Transform支持用自然语言对话的方式输入迁移目标，自动识别项目背景、依赖项、私有包、平台约束，并将其迁移至Linux上的现代.NET平台。它还能自动执行单元测试、生成验证报告，并输出一份可交付文档，帮助团队快速评估迁移结果。其优势在于代码可重用率高，许可证节省最高可达 40%，并且在多个项目并行迁移时能够保持高度一致性。

2. Mainframe大型机系统：COBOL 分解 + Java 转换 + 可视化业务逻辑提取

COBOL / JCL 项目通常因为缺少文档、关键开发人员已退休而难以推进重构。Amazon Transform通过图神经网络可生成完整依赖图、状态转移图，并将老系统拆解为可管理的逻辑模块，支持将CICS事务、DB2数据库等转为Java/Postgres架构，同时提取核心业务规则并自动文档化。其突出特点是能够自动提取复杂代码路径，可视化状态机逻辑，对现有开发者更加友好。

3. VMware 迁移：配置识别 + 网络映射 + 批次迁移计划生成

开发者只需上传VM清单或接入本地连接器，Amazon Transform就能自动识别虚拟机配置、应用依赖和网络拓扑，输出一套基于Amazon VPC的等效配置（子网、安全组、路由表等），并自动生成迁移批次建议。人工审核机制允许开发者在关键步骤介入并优化参数。传统需两周的网络配置任务可在一小时内完成，迁移批次规划分析则从数周缩短至15分钟。

一个对话入口，多个AI Agent协同

开发者与Amazon Transform的交互是“对话式”的。系统会追问上下文细节、询问目标状态、输出建议、自动生成代码与配置、并支持多人在线协作审查。Amazon Transform还提供统一的网络门户页面，帮助企业更轻松地整合跨职能团队，同时企业还可以通过该门户页面可实时查看和追踪任务进度，以及对整体转型计划的协作管理等功能。

从开发者角度来看，这一机制极大减少了重复沟通、手动比对、低级错误和流程断点。你可以把它理解为亚马逊云科技版的“AI项目经理 + 架构师 + 工程助理”的组合体。

Amazon Transform现已正式可用，在此前的预览期内已有许多客户获得了显著效果。例如，GTI 客户通过使用该服务，.NET 项目工作量减少 70%，开发周期缩短 80%；野村综合研究所在 Mainframe 项目中，将组件分析时间从一个月压缩至一周；SourceFuse 实现 VMware 网络迁移方案规划提速 90%，人工操作减少 80% 。

开发者的“下一代迁移工具箱”？

从技术架构上看，Amazon Transform融合了多种亚马逊云科技已有能力：包括Amazon Q（对话界面）、Amazon Bedrock（模型支撑）、图神经网络（依赖建模）、Amazon Q Developer（代码生成）、以及云原生部署平台（ECS/Fargate）。但对开发者而言，它最有意义的地方，是能把迁移过程变成一段工程闭环流程，而非一个无头绪的技术债项目。

面对那些你不想动、也不敢动的系统，Amazon Transform正在变成开发者“可以先试试看”的第一步。在AI全面进入软件工程全流程的今天，Amazon Transform也许是我们看到的第一个真正面向开发者、对遗留系统“动刀”的自动化实践者。下一个大型系统改造项目，不妨先让Amazon Transform看一眼。