Оценка многоагентных систем на объяснимость и полезность с помощью Amazon Bedrock AgentCore
aws ·
В данной статье описывается фреймворк для оценки многоагентных систем с использованием Amazon Bedrock AgentCore, уделяющий особое внимание объяснимости и полезности в производственных средах. Рассматривается проблема обеспечения того, чтобы агенты были не только точными, но и прозрачными, а также соответствовали бизнес-ограничениям. Решение демонстрируется на примере вымышленной розничной компании и включает трехуровневый подход к оценке: встроенные оценщики для общей качества, пользовательские оценщики для проверки точности в конкретной предметной области и сквозные проверки объяснимости. Ключевыми компонентами являются агент-оркестратор, координирующий специализированных подагентов для задач оптимизации, распределения, маршрутизации и аналитики. Система использует как оценку по запросу (для разработки), так и онлайн-мониторинг (для непрерывного контроля в производстве). Пользовательские оценщики проверяют такие метрики, как соблюдение ограничений, реализуемость маршрутов и корректность SQL-запросов. Оценщики объяснимости гарантируют, что агенты обосновывают принятые решения, приводят доказательства и раскрывают свои допущения. Такой многослойный подход позволяет командам отличать правильные, но непрозрачные решения от хорошо объясненных, но ошибочных.
aws