据VentureBeat当地时间22日的报道，Amazon Web Services（AWS）已在机器学习平台Amazon SageMaker AI中正式推出“Training Sessions”功能，面向AI Agent提供定制训练能力。
借助Training Sessions，开发者可以围绕现有模型自行设计训练流程，而算力调度和基础设施运维则由AWS统一负责。
报道称，开发者主要负责编排训练步骤并设定成功标准；SageMaker则承担计算资源分配、任务协调，以及故障发生时的恢复和训练进度保存。对企业而言，即便不自建GPU基础设施，也可以测试自身的反馈机制。
在此之前，SageMaker已支持模型微调（fine-tuning）。AWS还曾于2025年12月推出无服务器定制能力。此次上线的Training Sessions在此基础上进一步提供更细粒度的编程控制，开发者可通过API直接调用单项任务，包括生成响应、计算更新并将其应用到训练过程中。
VentureBeat指出，这项功能尤其适用于需要多阶段执行的AI Agent训练。
在收费模式上，该功能不再按预留GPU容量计费，而是改为按处理的token计费。客户使用自有代码进行结果评估时，不收取费用。
目前支持的模型包括gpt-oss-20b、Gemma-4-31B-it、Qwen3.6-27B和Qwen3.8-27B，共4款。训练数据和检查点将保存在客户的Amazon S3存储中。AWS表示，不会将客户数据或定制生成的权重用于其他模型训练。
VentureBeat还提到，当前市场上已出现相关服务，包括Thinking Machines Lab在内，例如“팅커”。
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Chi-gyu Hwang
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