Построение доверия к ИИ-агентам: готовая к производству система оценки с использованием Amazon Bedrock AgentCore
aws ·
В данной статье описывается готовая к промышленной эксплуатации система оценки ИИ-агентов, разработанная AWS для обеспечения доверия и надежности в корпоративной среде. Авторы рассматривают критическую проблему «мягких сбоев», при которых агенты предоставляют убедительные, но неверные ответы, что может нанести ущерб отношениям с пользователями и бизнес-решениям. Для решения этой задачи внедрен девятиэтапный непрерывный цикл контроля качества с использованием Amazon Bedrock AgentCore, охватывающий все этапы — от первоначального определения до мониторинга в реальном времени. Ключевые этапы включают создание эталонного набора данных, запуск регрессионных проверок в CI/CD, проведение канареечных тестов для выявления скрытых изменений и обеспечение защитных ограничений от враждебных атак. Система использует как детерминированные проверки, так и оценщики на базе LLM-as-judge для измерения точности, обоснованности ответов и уровня галлюцинаций на уровнях инструментов, отдельных агентов и мультиагентных систем. Интеграция этих оценок в CloudWatch и Quick Dashboards позволила команде сократить среднее время обнаружения проблем с нескольких недель до менее чем четырех часов. В конечном итоге подход рассматривает оценку как операционную систему агента, обеспечивая автоматическую защиту и постоянное улучшение благодаря автоматизированным циклам обратной связи.
aws