Bewertung von fähigkeitsausgestatteten Agents mit Strands Evals und Amazon Bedrock AgentCore
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Dieser Artikel stellt neue Bewertungsfunktionen für KI-Agenten mit Fähigkeiten (Skills) vor, die auf Strands Evals und Amazon Bedrock AgentCore basieren. Es wird erläutert, dass Fähigkeiten zwar modulare, wiederverwendbare Anweisungen für spezifische Aufgaben bieten, jedoch auch einzigartige Fehlermodi wie falsche Skill-Auswahl oder unvollständige Befolgung der Anweisungen einführen. Um dies zu adressieren, präsentieren die Autoren drei wichtige Evaluatoren: Skill Selection Accuracy (Prüft, ob der gewählte Skill angemessen war), Skill Instruction Following (Bewertet, wie vollständig der Agent den Schritten des Skills gefolgt ist) und Skill Invoked (eine deterministische Prüfung auf erfolgreiches Laden des Skills). Der Leitfaden zeigt, wie Strands Evals zum Testen aufgezeichneter Trajektorien während der Entwicklung sowie AgentCore Evaluations zur Analyse von Produktions-Telemetrie über OpenTelemetry-Traces genutzt werden können. Best Practices betonen die Trennung von Routing-Fehlern von Ausführungsfehlern und die Integration dieser Prüfungen in Bereitstellungs-Pipelines, um Zuverlässigkeit sicherzustellen. Letztlich bietet der Beitrag einen Rahmen zur Diagnose und Behebung von Agentenverhalten durch detaillierte, pro-Skill-Beweise statt nur durch aggregierte Ausgabequalität.
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