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使用 SageMaker AI 端點建置 Strands Agents 自訂模型提供者

使用 SageMaker AI 端點建置 Strands Agents 自訂模型提供者
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☁️閱讀原文： AWS Machine Learning Blog
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💡在 SageMaker 上執行 Llama 3.1 供 Strands Agents 使用—含自訂解析器教學。

⚡ 30-Second TL;DR

有什麼變化

為非 Bedrock SageMaker LLM 建置自訂解析器

為什麼重要

擴展 Strands Agents 相容性至 SageMaker 託管的開源 LLM，降低成本並提升代理建置者的靈活性。

下一步行動

使用 awslabs/ml-container-creator 在 SageMaker 上部署 Llama 3.1 搭配 SGLang 以供 Strands Agents 使用。

誰應關注：Developers & AI Engineers

關鍵要點

  • •為非 Bedrock SageMaker LLM 建置自訂解析器
  • •使用 ml-container-creator 部署 Llama 3.1 搭配 SGLang
  • •整合至 Strands Agents 框架
  • •啟用自訂 SageMaker 端點的代理工作流程

🧠 深度解析

背景與延伸：來自公開資料，非原文內容。引用 8 個來源。

🔑 增強重點摘要

  • •Strands Agents SDK 內建 SageMaker 提供者支援 OpenAI 相容聊天完成 API，可直接連接到 SageMaker JumpStart 預訓練模型或自訂微調模型[3]。
  • •整合可透過 Model Context Protocol (MCP) 實現，讓代理呼叫 SageMaker 預測 ML 模型以進行資料驅動決策[1]。
  • •SageMaker 提供者僅支援 Python，並需額外安裝 'strands-agents[sagemaker]' 依賴以啟用端點連線[3]。
  • •Strands Agents 支援多模型提供者切換，如從 SageMaker 輕鬆轉換至 Bedrock 或 OpenAI，透過統一介面簡化開發[6]。

🛠️ 技術深入

  • •SageMakerAIModel 初始化需 endpoint_config (endpoint_name 與 region_name 必填) 及 payload_config (如 max_tokens、temperature、stream)[3]。
  • •範例使用 Mistral-Small-24B-Instruct-2501 等模型於 SageMaker 端點，適用對話 AI 與工具呼叫情境[3]。
  • •透過 MCP 整合時，代理可將使用者輸入傳至 SageMaker ML 模型生成預測，再根據結果執行後續動作[1]。
  • •Strands Agents 採用模型驅動方法，開發者僅需定義提示與工具清單，即可從簡單助理擴展至複雜自主工作流程[1]。

🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources

SageMaker 與 Strands Agents 整合將加速企業級代理應用採用
透過 MCP 與直接端點存取提供靈活部署選項，結合預測 ML 提升代理決策能力，適用於生產環境[1]。
多代理工作流程將支援更長上下文與視覺任務
Strands Agents 與 Llama 模型整合示範視訊處理與百萬 token 視窗，擴展至智慧城市與工業自動化[2]。

⏳ 時間線

2025-12
Strands Agents 發佈 SageMaker 模型提供者文件，支持端點整合
2026-01
AWS 發佈 Strands Agents 多代理解決方案，使用 Llama 4 與 Bedrock
2026-02
AWS 博客介紹 SageMaker AI 與 MCP 增強 Strands Agents 預測能力
2026-03
AWS Machine Learning Blog 發佈 SageMaker 端點建置 Strands 自訂模型解析器指南
☁️閱讀原文： AWS Machine Learning Blog
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