モデルカスタマイズエージェントのスキル

モデルのカスタマイズワークフローを高速化するには、 Kiroや などのスキルをサポートする AI コーディングアシスタントと連携するように設計された Amazon SageMaker AI エージェントスキルの包括的なセットを使用できますClaude Code。これらのスキルは、IDE またはコマンドラインでコーディングアシスタントに指示し、Amazon Amazon SageMaker AI のベストプラクティスに従って、ユースケースの仕様と計画、データセット変換、カスタマイズ手法の選択、ファインチューニング、モデル評価、モデルデプロイなどのモデルカスタマイズタスクを調整させます。Amazon SageMaker AI スキルに基づいて、Amazon SageMaker AI Amazon SageMaker APIsと優先ワークフローを自然言語で記述できます。

Amazon SageMaker AI スキルは、AWSLabs が管理する エージェントプラグインGitHubリポジトリを介して AWS オープンソースのエージェントプラグインとして配布されます。エージェントスキルのオープンスタンダードで定義されている標準の SKILL.md 形式に従うことで、これらのスキルは互換性のあるコーディング環境で移植可能です。

開始方法

GitHub ウェブサイトの AWSLabs エージェントプラグインリポジトリから Amazon SageMaker AI エージェント AWSLabsスキルにアクセスします。sagemaker-ai プラグインを Claude CodeまたはCursorインストールします。エージェントプラグインを直接サポートしていないコーディングアシスタント (2026 年 3 月現在の Kiro CLI や IDE など) の場合は、GitHubウェブサイトの sagemaker-ai プラグイン README で説明されているように、MCP サーバーと スキルを個別にインストールします。