Valutare i sistemi multi-agente per spiegabilità e utilità con Amazon Bedrock AgentCore
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Questo articolo descrive un framework per la valutazione di sistemi multi-agente utilizzando Amazon Bedrock AgentCore, con un focus su spiegabilità e utilità negli ambienti di produzione. Affronta la sfida di garantire che gli agenti non siano solo accurati, ma anche trasparenti e allineati ai vincoli aziendali. La soluzione utilizza uno scenario fittizio di una società retail per dimostrare un approccio di valutazione a tre livelli: valutatori integrati per la qualità generale, valutatori personalizzati per l'accuratezza specifica del dominio e controlli trasversali per la spiegabilità. I componenti chiave includono un agente orchestratore che coordina sott-agenti specializzati per ottimizzazione, distribuzione, instradamento e analisi. Il sistema impiega sia valutazioni on-demand per lo sviluppo sia monitoraggio online per la supervisione continua in produzione. I valutatori personalizzati verificano metriche specifiche come il soddisfacimento dei vincoli, la fattibilità delle rotte e la correttezza delle query SQL. I valutatori di spiegabilità assicurano che gli agenti articolino la logica decisionale, citino prove e rivelino le assunzioni. Questa strategia stratificata consente ai team di distinguere tra decisioni corrette ma opache e quelle ben spiegate ma difettose.
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