Évaluation des systèmes multi-agents pour l'explicabilité et l'utilité avec Amazon Bedrock AgentCore
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Cet article présente un cadre d'évaluation des systèmes multi-agents utilisant Amazon Bedrock AgentCore, en mettant l'accent sur l'explicabilité et l'utilité dans les environnements de production. Il aborde le défi consistant à garantir que les agents soient non seulement précis, mais aussi transparents et conformes aux contraintes commerciales. La solution utilise un scénario fictif d'une entreprise de vente au détail pour illustrer une approche d'évaluation à trois niveaux : des évaluateurs intégrés pour la qualité générale, des évaluateurs personnalisés pour la précision spécifique au domaine, et des vérifications transversales de l'explicabilité. Les composants clés incluent un agent orchestrateur coordonnant des sous-agents spécialisés pour l'optimisation, la distribution, le routage et l'analyse. Le système emploie à la fois des évaluations à la demande pour le développement et une surveillance en ligne pour la supervision continue en production. Les évaluateurs personnalisés vérifient des métriques spécifiques telles que la satisfaction des contraintes, la faisabilité des itinéraires et la correction du SQL. Les évaluateurs d'explicabilité garantissent que les agents articulent la justification de leurs décisions, citent des preuves et divulguent leurs hypothèses. Cette stratégie en couches permet aux équipes de distinguer les décisions correctes mais opaques des décisions bien expliquées mais erronées.
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