Amazon Bedrock AgentCore запускает функции для оптимизации производительности агентов (предварительная версия)
Amazon Bedrock AgentCore предлагает рекомендации и два способа проверки производительности: пакетные оценки и A/B-тестирование. На этом цикл «наблюдение – оценка – улучшение» для агентов ИИ в рабочей среде завершен. До сих пор для превращения результатов оценки в конкретные проверенные улучшения требовалось ручное вмешательство разработчиков и интуиция, а не системный подход. Благодаря рекомендациям, пакетным оценкам и A/B-тестам у разработчиков теперь есть инструменты для работы с результатами оценок.
По мере развития моделей и изменения поведения пользователей качество агентов может со временем постепенно снижаться. Функция рекомендаций анализирует трассировки и результаты оценки, созданные AgentCore, для формирования оптимизированных системных подсказок и описаний инструментов, адаптированных к конкретной рабочей нагрузке. Затем пакетные оценки используются для проверки рекомендаций на основе заранее определенных тестовых примеров. A/B-тесты позволяют дополнительно подтвердить эти рекомендации с помощью контролируемого тестирования на основе наборов тестов или реального трафика; при этом статистическая значимость фиксируется до внесения изменений. Каждая рекомендация требует одобрения перед внедрением. В совокупности эти возможности завершают цикл повышения производительности агентов. Агенты не просто работают – они становятся лучше на ваших условиях.
Возможности оптимизации можно использовать во всех регионах AWS, в которых доступны оценки AgentCore. Дополнительные сведения см. в документации по AgentCore.