AWS re:Invent 2025 - 全球能源转型规模化：Kraken 的 AI 驱动之旅（在 AWS 上）- IND3324
发布: (2025年12月6日 GMT+8 19:33)
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原文: Dev.to
Source: Dev.to
概览
AWS re:Invent 2025 – 扩大全球能源转型规模：Kraken 在 AWS 上的 AI 驱动之旅 (IND3324)
Tyler (Kraken) 介绍了公司在能源与公用事业领域的 AI 理念。Kraken 是一个基于 AWS 的云原生能源公用事业操作系统。它将客户服务、计费、灵活性管理、发电优化以及现场工作人员工具统一在单一数据模型下，实现 约 200 次每日部署。
关键 AI 能力
- Magic Ink – 自动化电子邮件回复。
- Customer Intent Dashboard – 情感分析。
- AI 驱动的现场调度 – 每年额外增加 约 150 k 次现场访问。
安全性通过在数据到达大语言模型（LLM）前进行脱敏来实现，客户可从多个 LLM 提供商中选择。路线图中包含 Agent Studio，让能源专家能够管理自主 AI 机器人团队。
在 Octopus Energy（800 万客户）的大规模实践中，Kraken 的 AI 工具实现了 89 % 的接受率，并提升了客户满意度和员工保留率。
介绍 Kraken：能源公用事业行业的操作系统
为什么选择 Kraken？
Kraken 旨在通过充当 全球能源公用事业的操作系统 来改造能源系统。正如 AWS 为开发者提供平台，Kraken 为长期依赖孤立、传统系统的行业提供现代化、统一的平台。
四大基本方面
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客户服务与计费引擎
- 将客户信息系统（CIS）、CRM 与计量数据管理整合为单一统一模型。
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灵活性管理
- 控制分布式资产（智能温控器、电池、电动汽车），在住宅层面平衡电网。
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发电优化
- 优化发电厂输出和电网规模电池，以提供价值。
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现场工作人员工具
- 调度并派遣现场团队，实现高效现场作业。
这些组件必须协同工作才能满足现代公用事业的需求，而 Kraken 提供了首个端到端实现这一目标的平台。
基于 AWS 构建
- 云原生：从头到尾基于 AWS 服务设计。
- 单一数据模型：专为能源设计的数据模型消除传统数据孤岛，为 AI 奠定基础。
- 大规模 CI/CD：支持约 200 次每日部署——远超公用事业通常的年度变更频率。
- 全球弹性：AWS 的全球基础设施提供公用事业所需的可靠性。
Kraken 的分层架构（核心、服务、API、UI）运行在 AWS 上。
AI 之旅
核心 AI 功能
- Magic Ink – 生成自动化电子邮件回复。
- Customer Intent Dashboard – 实时情感与意图检测。
- AI 驱动的现场调度 – 每年额外增加约 150 k 次现场访问。
安全性与 LLM 灵活性
在将数据发送至大语言模型前进行脱敏。客户可从多个 LLM 提供商中选择，确保合规性与可控性。
未来路线图：Agent Studio
Agent Studio 将实现 代理式 AI，让能源专家能够创建并管理能够代表公用事业行动的自主 AI 机器人团队。
已验证的规模
- Octopus Energy：800 万客户。
- AI 接受率：89 %
- 影响：提升客户满意度和员工保留率。