使用 Amazon Bedrock AgentCore 评估多智能体系统的可解释性和有用性
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本文详细介绍了一个使用 Amazon Bedrock AgentCore 评估多智能体系统的框架,重点在于生产环境中的可解释性和有用性。该框架旨在解决确保智能体不仅准确,而且透明且符合业务约束的挑战。文章通过一个虚构的零售公司场景,展示了一种三层评估方法:用于通用质量的内置评估器、用于领域特定准确性的自定义评估器,以及跨领域的可解释性检查。关键组件包括一个协调专门子智能体(负责优化、分销、路由和分析)的主控智能体。该系统同时采用按需评估以支持开发阶段,以及在线监控以实现持续的生产环境监督。自定义评估器验证特定指标,如约束满足度、路线可行性和 SQL 正确性。可解释性评估器则确保智能体能够阐明决策依据、引用证据并披露假设。这种分层策略使团队能够区分“正确但黑盒”的决策与“解释良好但有缺陷”的决策。
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