AWS добавила AI/ML skill для coding agent в Agent Toolkit
AWS выпустила AI/ML skill для Agent Toolkit for AWS: coding agent теперь может управлять основными этапами работы с моделями в SageMaker AI через естественно-языковой сценарий.
13 октября AWS сообщила о выпуске AI/ML skill для Agent Toolkit for AWS. По описанию компании, coding agent может выбирать, обучать, оптимизировать и развёртывать модели в Amazon SageMaker AI, одновременно работая с остальной инфраструктурой AWS через единый workflow на естественном языке. Skill стал основным компонентом Agent Toolkit и доступен также в предустановленном виде в SageMaker Studio JupyterLab. AWS позиционирует Toolkit как единую поддерживаемую точку интеграции, заменяющую прежние AWS Labs skills и plugins. В число поддерживаемых сценариев входят оптимизация inference, настройка моделей, serverful training, MLflow, развёртывание моделей JumpStart и подготовка данных. Практический смысл обновления — возможность устанавливать один инструмент и передавать coding agent больше операций с ML-инфраструктурой.
Почему это важно
Обновление переносит больше операций с обучением, развёртыванием и сопровождением моделей в единый интерфейс coding agent, не вводя отдельную плату за сам skill.