コーディングエージェントが SageMaker AI の達人に！AWS AI/ML スキルが登場

やっほー、しぃちゃんだよ！エージェントに機械学習の作業をお願いしやすくなる発表が来たよ！

AWS What's New aws.amazon.com

なにが発表されたの？

AWS の What's New によると、AWS AI/ML スキルが Agent Toolkit for AWS のコアスキルになったの。コーディングエージェントが Amazon SageMaker AI でモデルの選定、学習、最適化、デプロイをしながら、EC2 や Bedrock など他の AWS スキルと同じ自然言語のワークフローで動けるよ。

これで何が変わるの？

Agent Toolkit for AWS が「単一の公式な統合ポイント」になって、これまでの AWS Labs のスキルやプラグインを置き換えるよ。インストールと更新の道筋も一本化されるの。

さらに、このスキルは SageMaker Studio JupyterLab にあらかじめ入っていて、Kiro や好きなコーディングエージェントと一緒に使えるよ。

深く潜ってみよう

スキルが対応する SageMaker AI の領域が広がったよ。

• 推論の最適化: デプロイ済みモデルのレイテンシ、スループット、コストを最適化
• モデルのカスタマイズ: ユースケースの定義から学習、評価、デプロイまでのガイド付きファインチューニング
• Serverful 学習: 従来の ML と生成 AI の両方
• MLflow: 実験管理とモデルのライフサイクル管理
• JumpStart: 構築済みモデルのデプロイと、ユースケースに合うモデルの推薦
• Processing jobs: マネージドなコンピュートでのデータ準備と ETL

料金は追加なしで、エージェントが使う AWS リソース分だけ払うよ。使い始めるには、GitHub の Agent Toolkit for AWS からスキルをインストールするか、SageMaker Studio JupyterLab の事前インストール版を使ってね。

まとめ

• AWS AI/ML スキルが Agent Toolkit for AWS のコアスキルに
• AWS Labs のスキルとプラグインは、このツールキットに置き換わる
• 推論最適化、モデルカスタマイズ、MLflow など 6 つの領域に対応
• スキル自体は追加料金なし

SageMaker AI の作業をエージェントに任せたい人に刺さるよ！