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# モデルカスタマイズエージェントのスキル
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モデルカスタマイズワークフローを加速するために、Amazon SageMaker AI は Kiro や Claude Code 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エージェントスキルの包括的なセットを提供します。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 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全体で移植可能です。

**開始方法**: AWSLabs エージェントプラグインリポジトリから GitHub の Amazon SageMaker AI エージェントスキルにアクセスします。 [AWSLabs ](https://github.com/awslabs/agent-plugins) Claude Code または Cursor に`sagemaker-ai`プラグインを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、[「read me ファイル](https://github.com/awslabs/agent-plugins/tree/main/plugins/sagemaker-ai)」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。