Amazon SageMaker引入AI代理，支持自然语言驱动模型开发
亚马逊宣布在其机器学习平台 Amazon SageMaker 中引入AI代理能力，旨在降低开发者定制语言模型的门槛，并重构模型开发流程。作为 Amazon 核心AI基础设施之一，此次升级使开发者无需手动处理复杂的API调用与数据格式转换，仅需通过自然语言描述使用场景，即可触发端到端建模流程。
该AI代理可自动完成模型开发关键环节，包括推荐训练策略、数据准备、训练任务调度以及结果交付，最终以 Jupyter Notebook 形式输出完整代码，支持后续编辑与复用。在执行层面，系统内置名为 Kiro AI 的代理工具，并提供九项预置“技能”，覆盖从数据集检查到模型部署的完整生命周期。同时，开发者亦可接入 Claude Code 等第三方代理，以适配不同开发习惯。
在模型兼容性方面，该代理支持多主流开源与商用模型系列，包括 Llama、Qwen、DeepSeek 以及亚马逊自研的 Nova，体现出平台对多模型生态的开放策略。
整体来看，此次在 SageMaker 中嵌入AI代理，标志着机器学习开发正从“工具链驱动”向“智能体驱动”演进，通过自动化编排与自然语言交互显著压缩模型开发周期，同时强化云平台在AI生产力工具链中的核心地位。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
亚马逊宣布在其机器学习平台 Amazon SageMaker 中引入AI代理能力，旨在降低开发者定制语言模型的门槛，并重构模型开发流程。作为 Amazon 核心AI基础设施之一，此次升级使开发者无需手动处理复杂的API调用与数据格式转换，仅需通过自然语言描述使用场景，即可触发端到端建模流程。
该AI代理可自动完成模型开发关键环节，包括推荐训练策略、数据准备、训练任务调度以及结果交付，最终以 Jupyter Notebook 形式输出完整代码，支持后续编辑与复用。在执行层面，系统内置名为 Kiro AI 的代理工具，并提供九项预置“技能”，覆盖从数据集检查到模型部署的完整生命周期。同时，开发者亦可接入 Claude Code 等第三方代理，以适配不同开发习惯。
在模型兼容性方面，该代理支持多主流开源与商用模型系列，包括 Llama、Qwen、DeepSeek 以及亚马逊自研的 Nova，体现出平台对多模型生态的开放策略。
整体来看，此次在 SageMaker 中嵌入AI代理，标志着机器学习开发正从“工具链驱动”向“智能体驱动”演进，通过自动化编排与自然语言交互显著压缩模型开发周期，同时强化云平台在AI生产力工具链中的核心地位。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
