Crear agentes inteligentes para manejar tareas complejas del mundo efectivo puede resultar desalentador. Por otra parte, en empleo de obedecer exclusivamente de grandes modelos básicos previamente capacitados, las organizaciones a menudo necesitan ajustar y personalizar modelos más pequeños y especializados para superarlos en sus casos de uso específicos. La AWS AI League ofrece un software renovador para ayudar a las empresas a aventajar los desafíos de crear capacidades avanzadas de IA a través de emocionantes competencias que impulsan la innovación en IA agente y la personalización de modelos.
En 2025, la primera Competición de la Muérdago de IA de AWS capturó la atención de desarrolladores, científicos de datos y líderes empresariales a nivel mundial. Se unieron para resolver problemas urgentes utilizando las últimas herramientas y técnicas de inteligencia químico. La gran final de AWS re:Invent 2025 fue una emocionante muestra de su ingenio y habilidades. Equipos multifuncionales de organizaciones líderes compitieron cara a cara, demostrando su capacidad para elaborar indicaciones efectivas, ajustar modelos y crear potentes agentes de IA.
¡Felicitaciones a nuestros campeones de la AWS AI League 2025! A posteriori de una intensa competencia entre estos tres constructores excepcionales, salieron victoriosos y compartieron un premio acumulado de $25 000:
- 1er empleo: Hemanth Vediyera de Cisco
- 2do empleo: Ross Williams de Aqfer
- 3er empleo: Deepesh Khanna de Caudal One
Figura 1: De izquierda a derecha: Ross, Hemanth, Deepesh
Esta publicación explora cómo se puede utilizar el software AWS AI League para organizar competencias de IA que pueden ayudar a los participantes a sufrir conceptos de personalización de modelos y creación de agentes, aplicarlos para invadir desafíos comerciales del mundo efectivo y mostrar sus soluciones innovadoras a través de formatos atractivos de estilo muestrario. Destacamos los nuevos desafíos de personalización de modelos y IA agente, donde las empresas pueden postularse para organizar torneos internos utilizando créditos de AWS y los desarrolladores pueden competir en eventos de AWS.
Para comenzar, visite el Página del producto AWS AI League.
¿Qué es el Campeonato de la Muérdago AWS AI?
La experiencia de AWS AI League comienza con un taller práctico de dos horas dirigido por expertos de AWS, seguido de una experimentación a su propio ritmo. El delirio culmina con un cautivador gran final al estilo de un software de juegos, donde usted muestra sus creaciones y soluciones de IA para invadir desafíos comerciales urgentes. La venidero figura muestra estos tres pasos.
Figura 2: Pasos del campeonato de la federación AWS AI
Aprovechando el éxito del software 2025, nos complace anunciar el emanación del Campeonato de la Muérdago AWS AI 2026. Este año, la competición presenta dos nuevos desafíos que permiten a los participantes poner a prueba sus habilidades en IA:
- El desafío de IA agente le permite crear agentes inteligentes utilizando Amazon Bedrock AgentCore. Los competidores crean arquitecturas de agentes personalizadas para invadir problemas comerciales del mundo efectivo.
- Como complemento al Desafío de IA agente, el Desafío de personalización de modelos ahora utiliza las últimas recetas de ajuste en Estudio SageMaker. Aquí personaliza modelos para casos de uso específicos.
Para el Campeonato de la Muérdago AI 2026el premio acumulado se duplica hasta los 50.000 dólares, con pistas dirigidas a desarrolladores de diferentes niveles, desde principiantes hasta profesionales avanzados.
Construya agentes inteligentes con el desafío de la IA agente
La AWS AI League ahora presenta un emocionante desafío de IA agente, en el que usted crea agentes inteligentes utilizando Amazon Bedrock AgentCore para resolver problemas complejos en una competencia dinámica al estilo de un muestrario. En este desafío, los agentes navegan a través de un entorno de cuadrícula similar a un maraña, encontrando varios desafíos mientras buscan un cofre del fortuna. Estos desafíos se asignan a casos de uso del mundo efectivo, probando la capacidad de los agentes para manejar contenido inapropiado, ejecutar código, usar un navegador y más.
Los agentes tienen un techo de tiempo para recorrer el planisferio, acumular puntos y aventajar los obstáculos antiguamente de demorar al cofre del fortuna. Cuantos más puntos ganen, más hacia lo alto ocuparán en la clasificación. Puede personalizar completamente sus agentes utilizando las primitivas de Amazon Bedrock AgentCore, lo que le permite progresar y llevar la batuta agentes de nivel de producción de forma más segura. Además puede decantarse modelos específicos para supervisor y subagentes, así como crear herramientas personalizadas como Barandillas de madre de roca, Memoria AgentCorey AWS Lambda funciones para ayudar a sus agentes a aventajar los desafíos. La venidero figura muestra los obstáculos que el agente debe aventajar mientras viaja para demorar al cofre del fortuna.
Figura 3: Desafío Agentic de la Muérdago de IA de AWS
AWS AI League proporciona una interfaz de favorecido (UI) completa para que los usuarios creen sus soluciones de agentes inteligentes. Puede utilizar esta interfaz de favorecido sin código para construir arquitecturas y herramientas de múltiples agentes, integrando varios componentes como Editor de código de Amazon SageMaker Studio para codificación interactiva de funciones y herramientas Lambda personalizadas. Esto le permite desarrollar y personalizar completamente sus soluciones basadas en agentes internamente del sitio web de AWS AI League, sin carestia de salir del entorno.
Las siguientes capturas de pantalla muestran la experiencia de creación de agentes internamente del sitio web de AWS AI League.
Figura 4: Herramientas del agente de AWS AI League
Figura 5: Casa de múltiples agentes de AWS AI League
A lo espacioso de la competencia, los usuarios reciben comentarios sobre el desempeño de los agentes en tiempo efectivo, con un evaluador de maniquí de estilo ínclito (LLM) que brinda evaluación para ayudar con la iteración. La venidero imagen muestra cómo se evalúa al agente durante los desafíos.
Figura 6: Evaluación del desafío del agente de AWS AI League
En la gran final, los mejores finalistas suben al tablado para mostrar las capacidades de sus agentes en un formato de software de juegos en vivo, demostrando el poder y la versatilidad de la IA agente para resolver problemas complejos de varios pasos. Los criterios de evaluación incluyen eficiencia del tiempo, precisión en la resolución de desafíos, planificación de agentes y eficiencia en el consumo de tokens. La venidero instantánea muestra la ronda final de la Gran Final en re:Invent 2025.
Figura 7: Gran final de AWS AI League re:Invent 2025
Personalice los modelos para aventajar a los modelos más grandes
AWS AI League está ampliando el repercusión de su desafío de personalización del maniquípermitiéndole utilizar los últimos avances en técnicas de ajuste.
Puede conseguir a la nueva experiencia de personalización del maniquí internamente estudio amazon sagemaker, donde podrás utilizar nuevas y potentes recetas de entrenamiento. El objetivo es desarrollar modelos mucho eficaces y específicos de dominio que puedan aventajar el rendimiento de modelos de remisión más grandes.
El desafío comienza cuando usted perfecciona sus habilidades de personalización de modelos. Con las herramientas y técnicas que ha aprendido, aplicará métodos avanzados de ajuste para ayudar a mejorar el rendimiento de su maniquí. Una vez personalizados sus modelos, comienza la verdadera prueba. Los modelos se envían a una tabla de clasificación para la evaluación del desempeño frente a un maniquí de remisión. El maniquí apetencia puntos cada vez que el enjuiciador automatizado considera que la respuesta de su maniquí personalizado es más precisa y completa que la salida del maniquí de remisión. Puede mostrar sus habilidades avanzadas, demorar a la cima de la clasificación y potencialmente desbloquear nuevas oportunidades para sus organizaciones.
Durante el desafío, recibe comentarios en tiempo efectivo sobre el rendimiento de su maniquí por parte de un evaluador automatizado cuando lo envía a la tabla de clasificación. La tabla de clasificación evalúa los envíos comparándolos con un conjunto de datos de remisión durante toda la competencia, brindando comentarios inmediatos sobre la precisión para ayudarlo a iterar y mejorar sus soluciones. La venidero imagen muestra cómo se utiliza una crítica de IA para evaluar el maniquí personalizado.
Figura 8: Evaluación de personalización del maniquí de AWS AI League
En la gran final, los mejores finalistas demuestran las capacidades de sus modelos en un formato de software de juegos en vivo, mostrando sus rápidas habilidades de ingeniería. Durante el software de juegos, la puntuación incluye una evaluación de expertos en la que expertos del dominio y una audiencia en vivo participan en una votación en tiempo efectivo para determinar qué soluciones de IA resuelven mejor los desafíos comerciales reales. La venidero imagen muestra la tino de ingeniería de indicaciones del participante durante una Gran Final.
Figura 9: Perspectiva del participante de la Gran Final de personalización del maniquí de AWS AI League
Conclusión
En esta publicación, exploramos los nuevos desafíos de la AWS AI League y cómo están transformando la forma en que las organizaciones abordan el avance de la IA. En AWS, hemos aprendido que la forma más rápida de producir innovación es a través de la competencia. Con AWS AI League, los constructores ahora pueden mostrar sus habilidades de IA, competir y desbloquear la innovación.
Para obtener más información sobre cómo organizar una AWS AI League internamente de su ordenamiento, visite el Muérdago de IA de AWS y profundizar en la creación de agentes inteligentes y la personalización de modelos de IA. Catálogo de formación de IA de AWS en Magneto de habilidades de AWS.
Sobre los autores
marc karp es un arquitecto de educación necesario en el equipo de servicio de Amazon SageMaker. Se centra en ayudar a los clientes a diseñar, implementar y resolver cargas de trabajo de educación necesario a escalera. En su tiempo rescatado le gusta recorrer y explorar nuevos lugares.
Natasya K. Idries es el apoderado de marketing de productos para los programas de educación gamificado de IA/ML de AWS. Le apasiona democratizar las habilidades de IA/ML a través de iniciativas educativas atractivas y prácticas que cierran la brecha entre la tecnología descubierta y la implementación empresarial habilidad. Su experiencia en la creación de comunidades de educación e impulso de la innovación digital continúa dando forma a su enfoque para crear programas educativos impactantes sobre IA. Fuera del trabajo, a Natasya le gusta recorrer, cocinar platos del sudeste oriental y explorar senderos naturales.