Bewertung von Multi-Agenten-Systemen für Erklärbarkeit und Nützlichkeit mit Amazon Bedrock AgentCore
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Dieser Artikel beschreibt einen Rahmen zur Bewertung von Multi-Agenten-Systemen mit Amazon Bedrock AgentCore, wobei der Schwerpunkt auf Erklärbarkeit und Nützlichkeit in Produktionsumgebungen liegt. Er geht auf die Herausforderung ein, sicherzustellen, dass Agenten nicht nur genau, sondern auch transparent und an geschäftliche Einschränkungen angepasst sind. Die Lösung nutzt ein fiktives Szenario eines Einzelhandelsunternehmens, um einen dreischichtigen Bewertungsansatz zu demonstrieren: integrierte Evaluatoren für die allgemeine Qualität, benutzerdefinierte Evaluatoren für domänenspezifische Genauigkeit sowie übergreifende Prüfungen zur Erklärbarkeit. Zu den Schlüsselkomponenten gehört ein Orchestrator-Agent, der spezialisierte Sub-Agenten für Optimierung, Vertrieb, Routing und Analytik koordiniert. Das System setzt sowohl bedarfsorientierte Bewertungen für die Entwicklung als auch Online-Monitoring für die kontinuierliche Überwachung in der Produktion ein. Benutzerdefinierte Evaluatoren überprüfen spezifische Metriken wie die Einhaltung von Einschränkungen, die Machbarkeit von Routen und die Korrektheit von SQL-Abfragen. Evaluatoren zur Erklärbarkeit stellen sicher, dass Agenten ihre Entscheidungsgründe darlegen, Beweise zitieren und Annahmen offenlegen. Diese mehrschichtige Strategie ermöglicht es Teams, zwischen korrekten, aber intransparenten Entscheidungen und gut erklärten, jedoch fehlerhaften Entscheidungen zu unterscheiden.
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