Valutare gli agenti con competenze tramite Strands Evals e Amazon Bedrock AgentCore
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Questo articolo introduce nuove capacità di valutazione per gli agenti AI dotati di competenze, utilizzando Strands Evals e Amazon Bedrock AgentCore. Spiega che, sebbene le competenze forniscano istruzioni modulari e riutilizzabili per compiti specifici, introducono modalità di errore uniche come la selezione errata della competenza o il mancato rispetto completo delle istruzioni. Per affrontare queste problematiche, gli autori presentano tre valutatori chiave: Skill Selection Accuracy (che verifica se la competenza scelta era appropriata), Skill Instruction Following (che valuta quanto completamente l'agente ha aderito ai passaggi della competenza) e Skill Invoked (un controllo deterministico per il caricamento riuscito della competenza). La guida dimostra come utilizzare Strands Evals per testare le traiettorie registrate durante lo sviluppo e le valutazioni di AgentCore per analizzare la telemetria di produzione tramite tracce OpenTelemetry. Le migliori pratiche sottolineano la necessità di separare gli errori di instradamento dai fallimenti di esecuzione e di integrare questi controlli nelle pipeline di distribuzione per garantire l'affidabilità. In definitiva, il post fornisce un framework per diagnosticare e correggere il comportamento degli agenti attraverso evidenze dettagliate, specifiche per ogni competenza, piuttosto che basarsi esclusivamente sulla qualità dell'output aggregato.
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