Agent Toolkit for AWS の AWS AI/ML スキルにより、コーディングエージェントが SageMaker AI の高度な専門知識を活用可能に

投稿日: 2026年10月13日

コーディングエージェントは、単一の自然言語ワークフローで AWS 環境内の他のサービスにまたがる作業を進めながら、Amazon SageMaker AI でモデルの選択、トレーニング、最適化、デプロイを実行できます。AWS AI/ML スキルが Agent Toolkit for AWS の主要なスキルの 1 つになりました。これにより、EC2 や Bedrock など、ツールキットに含まれる他の AWS スキルと組み合わせて使用できます。

Agent Toolkit for AWS で新しい AWS AI/ML スキルをリリースしました。このツールキットは、従来の AWS ラボのスキルおよびプラグインに代わり、唯一のサポートされた統合ポイントになりました。インストールと更新の方法も統一され、簡単に行えます。このスキルは SageMaker Studio JupyterLab にもプリインストールされており、Kiro や任意のコーディングエージェントで使用できます。

さらに、スキルがサポートする SageMaker AI の機能領域を拡大しました。

  • 推論の最適化: デプロイ済みモデルのレイテンシー、スループット、コストの最適化

  • モデルのカスタマイズ: ユースケースの定義からトレーニング、評価、デプロイまでをガイドに沿って進められる、エンドツーエンドのファインチューニングワークフロー

  • 従来の機械学習と生成 AI の両方に対応したサーバーフルトレーニング

  • MLflow: 実験の追跡とモデルのライフサイクル管理

  • JumpStart のモデルデプロイとモデルの推奨: 構築済みの JumpStart モデルをデプロイし、ユースケースに適したモデルについてのガイド付きの推奨事項を取得

  • 処理ジョブ: マネージドコンピューティングでのデータ準備と ETL

AWS AI/ML スキルは追加料金なしで利用できます。料金が発生するのは、エージェントが使用する AWS リソースの分のみです。使用を開始するには、GitHub の Agent Toolkit for AWS からスキルをインストールするか、SageMaker Studio JupyterLab にプリインストールされているスキルを使用してください。SageMaker AI ワークフローでのコーディングアシスタントの使用の詳細については、Amazon SageMaker AI のドキュメントを参照してください。