Amazon Bedrock AgentCore เปิดตัวความสามารถในการเพิ่มประสิทธิภาพของ Agent ในการแสดงตัวอย่าง
Amazon Bedrock AgentCore เปิดตัวคำแนะนำและวิธีการตรวจสอบประสิทธิภาพสองวิธี (การประเมินแบบกลุ่มและการทดสอบ A/B) การเปิดตัวดังกล่าวเป็นการดำเนินกระบวนการสังเกต ประเมิน และปรับปรุงสำหรับ AI Agent ในการใช้งานจริงจนแล้วเสร็จ จนถึงปัจจุบัน การนำผลการประเมินมาแปลงเป็นแนวทางการปรับปรุงที่เป็นรูปธรรมและได้รับการตรวจสอบแล้วนั้น ต้องอาศัยการแทรกแซงด้วยตนเองของนักพัฒนาและสัญชาตญาณมากกว่าวิธีการที่เป็นระบบ ด้วยคำแนะนำ การประเมินแบบแบทช์ และการทดสอบ A/B ดังกล่าว ปัจจุบันนักพัฒนามีเครื่องมือที่จะดำเนินการตามผลการประเมินที่ได้รับแล้ว
เมื่อโมเดลพัฒนาขึ้นและพฤติกรรมของผู้ใช้เปลี่ยนแปลงไป คุณภาพของ Agent ก็จะค่อยๆ ลดลงไปตามเวลา ความสามารถในการแนะนำจะวิเคราะห์ร่องรอยการผลิตและผลลัพธ์การประเมินที่สร้างโดย AgentCore เพื่อสร้างข้อความแจ้งเตือนระบบและคำอธิบายเครื่องมือที่เหมาะสมที่สุดสำหรับเวิร์กโหลดเฉพาะของคุณ จากนั้นจะใช้การประเมินแบบแบทช์เพื่อตรวจสอบคำแนะนำกับกรณีทดสอบที่กำหนดไว้ล่วงหน้า การทดสอบ A/B ช่วยยืนยันข้อแนะนำเหล่านั้นเพิ่มเติม โดยสอบ A/B แบบควบคุมกับชุดทดสอบที่กำหนดไว้ล่วงหน้า หรือข้อมูลการรับส่งข้อมูลการผลิตจริง และรายงานนัยสำคัญทางสถิติก่อนที่จะนำการเปลี่ยนแปลงใดๆ ไปใช้ ทุกข้อเสนอแนะต้องได้รับการอนุมัติจากคุณก่อนจัดส่ง เมื่อรวมกันแล้ว ความสามารถเหล่านี้จะช่วยเติมเต็มวงจรการพัฒนาประสิทธิภาพการทำงานของ Agent ได้อย่างสมบูรณ์ Agent ไม่เพียงแค่ทำงาน แต่ยังพัฒนาให้ดียิ่งขึ้นตามเงื่อนไขของคุณ
คุณสามารถใช้ความสามารถในการเพิ่มประสิทธิภาพใน AWS Region ทุกแห่งที่มี AgentCore Evaluations ให้บริการ หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติม โปรดไปที่เอกสารประกอบของ AgentCore