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企業エージェントを構築する際、マルチステップワークフローを実行するための基本的なトレーニング課題に直面します。これらのエージェントはデータベースを照会し、APIを呼び出し、結果をクロスリファレンスし、プロセスの途中での失敗から回復します。単一のアクションの質は、数ステップ後に何が起こるかに依存します。標準的な人間のフィードバックからの強化学習（RLHF）は、単一の応答を孤立して最適化しますが、マルチステップワークフローでは、データを検証してから進むエージェントが下流のエラーの連鎖を防ぎます。マルチターン強化学習（RL）は、このギャップに対処し、全体のインタラクションシーケンスを最適化します。エージェントは試行錯誤を通じてツールのオーケストレーション、エラー回復、マルチステップ推論を学びます。Amazon SageMaker AIは、完全に管理されたサーバーレス機能としてマルチターンRLを提供し、インフラを管理することなくSageMakerトレーニングジョブにこの技術をもたらします。トレーニングスタックを完全に制御する必要がある場合、Amazon SageMaker HyperPod上のAmazon Nova向けのマルチターンRLインフラは、これらの複雑なワークフローでエージェントをトレーニングするための計算、オーケストレーション、報酬ルーティングレイヤーを提供します。この投稿では、Amazon Nova Forgeを使用してAmazon SageMaker HyperPod上にマルチターンRLのための二相インフラを展開します。最終的には、データをAmazon Simple Storage Service（Amazon S3）にアップロードするとトレーニングが開始されるイベント駆動型パイプラインが構築されます。トレーニングジョブは、モデルにWordleをプレイさせることを教えます。これは、あなた自身のRLタスクのプレースホルダーです。