Optimización de los prompts del sistema de agentes con Amazon Bedrock AgentCore
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Amazon Bedrock AgentCore introduce una nueva capacidad de optimización que automatiza la mejora de los prompts del sistema de los agentes mediante el uso de trazas de producción y señales de recompensa. Este flujo de trabajo permite a los desarrolladores proponer cambios de configuración, validarlos mediante evaluación por lotes fuera de línea y probarlos mediante pruebas A/B en línea antes de su implementación. El sistema cuenta con dos diseños de reflector: el Reflector de Agente Único, que ofrece alta eficiencia y velocidad, y el experimental Reflector de Subagente, que utiliza un grupo de agentes para lograr mayor calidad al analizar las trazas de forma independiente. Ambos métodos están protegidos por salvaguardas que previenen la inflación de los prompts, las violaciones de seguridad y el sobreajuste a los datos de traza. Los resultados de evaluación en las plataformas AppWorld y WebShop muestran que el Reflector de Agente Único proporciona la mejor relación calidad-precio, mientras que el Reflector de Subagente alcanza las tasas de éxito más altas. AWS recomienda comenzar con conjuntos pequeños de trazas e incorporar diversas señales de retroalimentación, como razones en texto libre, para mejorar la reflexión. Estas herramientas tienen como objetivo agilizar el proceso manual de ajuste de componentes de los agentes, como los prompts, las descripciones de herramientas y las habilidades.
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