使用 Strands Evals 和 Amazon Bedrock AgentCore 评估具备技能智能体
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本文介绍了使用 Strands Evals 和 Amazon Bedrock AgentCore 对具备技能的人工智能代理进行评估的新功能。文章指出,虽然技能为特定任务提供了模块化、可复用的指令,但也引入了独特的故障模式,例如技能选择错误或未能完整遵循指令。为解决这一问题,作者提出了三个关键评估器:技能选择准确性(验证所选技能是否恰当)、技能指令遵循度(评估代理对技能步骤的遵守程度)以及技能调用情况(用于确认技能加载成功的确定性检查)。该指南演示了如何在开发阶段使用 Strands Evals 测试记录的轨迹,以及如何通过 OpenTelemetry 链路在 AgentCore 评估中分析生产环境遥测数据。最佳实践强调应将路由错误与执行失败区分开来,并将这些检查集成到部署流水线中以确保可靠性。最终,本文提供了一个框架,旨在通过详细的、针对每项技能的证据来诊断和修复代理行为,而不仅仅是依赖整体输出质量。
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