Amazon Bedrock AgentCore के साथ व्याख्यात्मकता और सहायकता के लिए बहु-एजेंट सिस्टम का मूल्यांकन
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यह लेख Amazon Bedrock AgentCore का उपयोग करके बहु-एजेंट प्रणालियों (multi-agent systems) के मूल्यांकन के लिए एक ढांचे का विवरण देता है, जिसका ध्यान उत्पादन वातावरण में व्याख्यात्मकता (explainability) और सहायकता पर केंद्रित है। यह सुनिश्चित करने की चुनौती को संबोधित करता है कि एजेंट न केवल सटीक हों, बल्कि पारदर्शी भी हों और व्यावसायिक बाधाओं के अनुरूप हों। समाधान में एक काल्पनिक खुदरा कंपनी के परिदृश्य का उपयोग करके तीन-स्तरीय मूल्यांकन दृष्टिकोण दिखाया गया है: सामान्य गुणवत्ता के लिए इनबिल्ट मूल्यांकक, डोमेन-विशिष्ट सटीकता के लिए कस्टम मूल्यांकक, और क्रॉस-कटिंग व्याख्यात्मकता जाँच। प्रमुख घटकों में एक ऑर्केस्ट्रेटर एजेंट शामिल है जो अनुकूलन, वितरण, रूटिंग और विश्लेषण के लिए विशेष उप-एजेंटों का समन्वय करता है। प्रणाली विकास के लिए ऑन-डिमांड मूल्यांकन और निरंतर उत्पादन निगरानी के लिए ऑनलाइन मॉनिटरिंग दोनों का उपयोग करती है। कस्टम मूल्यांकक बाधा संतुष्टि, रूट की वैधता और SQL सही होने जैसे विशिष्ट मापदंडों की पुष्टि करते हैं। व्याख्यात्मकता मूल्यांकक सुनिश्चित करते हैं कि एजेंट निर्णय तर्क को स्पष्ट रूप से व्यक्त करें, सबूतों का उल्लेख करें और मान्यताओं को प्रकट करें। यह परतदार रणनीति टीमों को सही लेकिन अस्पष्ट निर्णयों और अच्छी तरह से समझाए गए लेकिन दोषपूर्ण निर्णयों के बीच अंतर करने में सक्षम बनाती है।
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