使用 Amazon Bedrock AgentCore 优化智能体系统提示
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Amazon Bedrock AgentCore 推出了一项新的优化功能,利用生产轨迹和奖励信号自动改进智能体系统提示词。该工作流允许开发者提出配置变更,通过离线批量评估进行验证,并通过在线 A/B 测试进行测试后再上线。该系统具备两种反射器设计:单智能体反射器(Single Agent Reflector)以高效和快速见长;实验性的子智能体反射器(Sub-Agent Reflector)则使用一组智能体独立分析轨迹,以实现更高质量。这两种方法均受到护栏机制的保护,可防止提示词膨胀、安全违规以及对轨迹数据的过拟合。在 AppWorld 和 WebShop 基准测试中的评估结果显示,单智能体反射器提供了最佳的性价比权衡,而子智能体反射器则实现了最高的成功率。AWS 建议从较小的轨迹集开始,并纳入多样化的反馈信号(如自由文本理由)以获得更好的反思效果。这些工具旨在简化对提示词、工具描述和技能等智能体组件的手动调优过程。
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