亞馬遜宣佈在其機器學習平臺 Amazon SageMaker 中引入AI代理能力，旨在降低開發者定製語言模型的門檻，並重構模型開發流程。作爲 Amazon 核心AI基礎設施之一，此次升級使開發者無需手動處理複雜的API調用與數據格式轉換，僅需通過自然語言描述使用場景，即可觸發端到端建模流程。

該AI代理可自動完成模型開發關鍵環節，包括推薦訓練策略、數據準備、訓練任務調度以及結果交付，最終以 Jupyter Notebook 形式輸出完整代碼，支持後續編輯與複用。在執行層面，系統內置名爲 Kiro AI 的代理工具，並提供九項預置“技能”，覆蓋從數據集檢查到模型部署的完整生命週期。同時，開發者亦可接入 Claude Code 等第三方代理，以適配不同開發習慣。

在模型兼容性方面，該代理支持多主流開源與商用模型系列，包括 Llama、Qwen、DeepSeek 以及亞馬遜自研的 Nova，體現出平臺對多模型生態的開放策略。

整體來看，此次在 SageMaker 中嵌入AI代理，標誌着機器學習開發正從“工具鏈驅動”向“智能體驅動”演進，通過自動化編排與自然語言交互顯著壓縮模型開發週期，同時強化雲平臺在AI生產力工具鏈中的核心地位。