Evaluación de sistemas multiagente para explicabilidad y utilidad con Amazon Bedrock AgentCore
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Este artículo detalla un marco para evaluar sistemas multiagente utilizando Amazon Bedrock AgentCore, centrándose en la explicabilidad y la utilidad en entornos de producción. Aborda el desafío de garantizar que los agentes no solo sean precisos, sino también transparentes y alineados con las restricciones comerciales. La solución utiliza un escenario ficticio de una empresa minorista para demostrar un enfoque de evaluación de tres capas: evaluadores integrados para la calidad general, evaluadores personalizados para la precisión específica del dominio y verificaciones transversales de explicabilidad. Los componentes clave incluyen un agente orquestador que coordina subagentes especializados para optimización, distribución, enrutamiento y análisis. El sistema emplea tanto evaluaciones bajo demanda para el desarrollo como monitoreo en línea para la supervisión continua en producción. Los evaluadores personalizados verifican métricas específicas, como el cumplimiento de restricciones, la viabilidad de las rutas y la corrección de SQL. Los evaluadores de explicabilidad aseguran que los agentes articulen la justificación de sus decisiones, citen evidencia y revelen supuestos. Esta estrategia en capas permite a los equipos distinguir entre decisiones correctas pero opacas y aquellas bien explicadas pero defectuosas.
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