Avaliar agentes com habilidades usando Strands Evals e Amazon Bedrock AgentCore
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Este artigo apresenta novas capacidades de avaliação para agentes de IA equipados com habilidades, utilizando Strands Evals e Amazon Bedrock AgentCore. Explica que, embora as habilidades forneçam instruções modulares e reutilizáveis para tarefas específicas, elas introduzem modos únicos de falha, como a seleção incorreta da habilidade ou o cumprimento incompleto das instruções. Para abordar isso, os autores apresentam três avaliadores principais: Precisão na Seleção de Habilidades (Skill Selection Accuracy), que verifica se a habilidade escolhida foi adequada; Cumprimento das Instruções da Habilidade (Skill Instruction Following), que avalia o quão completamente o agente seguiu os passos da habilidade; e Habilidade Invocada (Skill Invoked), uma verificação determinística para o carregamento bem-sucedido da habilidade. O guia demonstra como usar o Strands Evals para testar trajetórias gravadas durante o desenvolvimento e as Avaliações do AgentCore para analisar telemetria de produção por meio de rastros OpenTelemetry. As melhores práticas enfatizam a separação de erros de roteamento de falhas de execução e a integração dessas verificações nos pipelines de implantação para garantir confiabilidade. Em última análise, o post fornece um framework para diagnosticar e corrigir o comportamento dos agentes por meio de evidências detalhadas, por habilidade, em vez de apenas da qualidade agregada da saída.
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