Avaliando sistemas multiagentes para explicabilidade e utilidade com o Amazon Bedrock AgentCore
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Este artigo detalha um framework para avaliar sistemas multiagente utilizando o Amazon Bedrock AgentCore, com foco na explicabilidade e utilidade em ambientes de produção. O texto aborda o desafio de garantir que os agentes não sejam apenas precisos, mas também transparentes e alinhados às restrições comerciais. A solução utiliza um cenário fictício de uma empresa varejista para demonstrar uma abordagem de avaliação em três camadas: avaliadores embutidos para qualidade geral, avaliadores personalizados para precisão específica do domínio e verificações transversais de explicabilidade. Os componentes principais incluem um agente orquestrador que coordena subagentes especializados para otimização, distribuição, roteamento e análise. O sistema emprega avaliações sob demanda para desenvolvimento e monitoramento online para supervisão contínua em produção. Avaliadores personalizados verificam métricas específicas, como satisfação de restrições, viabilidade de rotas e correção do SQL. Avaliadores de explicabilidade garantem que os agentes articulem a justificativa das decisões, citem evidências e divulguem suposições. Essa estratégia em camadas permite que as equipes distingam entre decisões corretas, porém opacas, e decisões bem explicadas, mas falhas.
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