Amazon Bedrock AgentCore ra mắt khả năng tối ưu hóa hiệu suất tác tử trong phiên bản xem trước
Amazon Bedrock AgentCore ra mắt tính năng đề xuất và hai cách thức xác thực hiệu suất (đánh giá hàng loạt và thử nghiệm A/B). Điều này hoàn thiện vòng lặp quan sát, đánh giá, cải tiến cho các tác tử AI trong môi trường sản xuất. Cho đến nay, việc chuyển nội dung phát hiện từ đánh giá thành hạng mục cải tiến cụ thể, được xác thực đòi hỏi sự can thiệp thủ công và trực giác của nhà phát triển hơn là cách tiếp cận có hệ thống. Giờ đây, với tính năng đề xuất, đánh giá hàng loạt và thử nghiệm A/B, các nhà phát triển sẽ có các công cụ để hành động dựa trên kết quả đánh giá thu được.
Khi các mô hình biến đổi và hành vi của người dùng thay đổi, chất lượng tác tử âm thầm xuống cấp theo thời gian. Khả năng đề xuất có tác dụng phân tích dấu vết sản xuất và kết quả đầu ra đánh giá do AgentCore tạo ra để tạo ra câu lệnh hệ thống và mô tả công cụ được tối ưu hóa phù hợp với khối lượng công việc cụ thể của bạn. Sau đó, đánh giá hàng loạt được sử dụng để xác thực đề xuất đối với trường hợp thử nghiệm được xác định trước. Các bài thử nghiệm A/B xác thực chi tiết hơn nội dung các đề xuất này thông qua hoạt động thử nghiệm A/B có kiểm soát đối với các bộ thử nghiệm được xác định trước hoặc trong lưu lượng sản xuất trực tiếp, với ý nghĩa thống kê được báo cáo trước khi triển khai bất kỳ thay đổi nào. Mọi đề xuất đều bắt buộc phải được bạn chấp thuận rồi mới được triển khai. Kết hợp với nhau, các khả năng này hoàn thiện chu kỳ cải thiện hiệu suất cho tác tử. Tác tử không chỉ vận hành đơn thuần, mà còn trở nên tốt hơn, theo điều kiện của bạn.
Bạn có thể sử dụng khả năng tối ưu hóa ở tất cả các Khu vực AWS có cung cấp Đánh giá trong AgentCore. Để tìm hiểu thêm, hãy truy cập tài liệu về AgentCore.