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亚马逊正式在其机器学习服务平台 Amazon SageMaker 中集成AI代理功能，目标是简化大语言模型的定制化开发流程，重塑传统建模方式。作为亚马逊关键AI基础设施的重要组成部分，本次更新让开发者摆脱繁琐的手动API调用与数据格式适配工作，仅需用日常语言描述业务需求或应用场景，系统即可自动启动并执行端到端的模型构建任务。
该AI代理具备全流程自动化能力，涵盖训练方案建议、数据清洗与标注、训练任务编排、评估验证及成果交付等核心环节，并最终生成结构清晰、可运行的 Jupyter Notebook 代码文档，便于开发者进一步调试、优化与复用。底层采用名为 Kiro AI 的专用代理引擎，预置九大标准化“技能模块”，覆盖数据探查、特征工程、超参调优、模型微调、推理服务部署等全生命周期阶段；此外，平台还开放接口，支持接入 Claude Code 等第三方智能编码代理，满足多样化开发偏好。
在模型支持层面，该代理兼容主流开源与商业大模型体系，包括 Llama、Qwen、DeepSeek 及亚马逊自研 Nova 系列，彰显其对多元模型生态的包容性与互操作性设计。
综上所述，SageMaker 内嵌AI代理不仅是功能升级，更代表机器学习开发范式的一次跃迁——从依赖人工串联工具链，转向由智能体自主理解、规划与执行的“意图驱动”模式。此举大幅缩短模型落地周期，同时进一步巩固云服务商在AI时代生产力平台中的枢纽角色。
