Evaluar agentes equipados con habilidades usando Strands Evals y Amazon Bedrock AgentCore
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Este artículo presenta nuevas capacidades de evaluación para agentes de IA equipados con habilidades, utilizando Strands Evals y Amazon Bedrock AgentCore. Explica que, si bien las habilidades proporcionan instrucciones modulares y reutilizables para tareas específicas, introducen modos de fallo únicos, como la selección incorrecta de una habilidad o el cumplimiento incompleto de las instrucciones. Para abordar esto, los autores presentan tres evaluadores clave: Precisión en la Selección de Habilidades, que verifica si la habilidad elegida fue apropiada; Cumplimiento de Instrucciones de la Habilidad, que califica qué tan completamente siguió el agente los pasos de la habilidad; e Habilidad Invocada, una verificación determinista para confirmar la carga exitosa de la habilidad. La guía demuestra cómo utilizar Strands Evals para probar trayectorias grabadas durante el desarrollo y Evaluaciones de AgentCore para analizar la telemetría de producción mediante trazas OpenTelemetry. Las mejores prácticas enfatizan separar los errores de enrutamiento de los fallos de ejecución e integrar estas comprobaciones en los pipelines de implementación para garantizar la fiabilidad. En última instancia, la publicación ofrece un marco para diagnosticar y corregir el comportamiento de los agentes mediante evidencia detallada por habilidad, en lugar de limitarse a la calidad general del resultado.
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