Simulation
Mithilfe der Simulation können Sie Ihren Agenten anhand dynamischer Konversationen, die von LLM-backed Schauspielern generiert werden, mit mehreren Turns vergleichen. Anstatt feste Drehbücher erneut abzuspielen, definieren Sie Schauspielerprofile mit Personas und Zielen, und die Simulationsengine sorgt für realistische Gespräche mit Ihrem Agenten.
Simulierte Szenarien lassen sich in denselben Datensatz integrieren, der für vordefinierte Szenarien verwendet wird. Sie nehmen simulierte Szenarien in Ihren Datensatz auf, legen eine Simulationskonfiguration für den Runner fest, und der Runner kümmert sich intern um den Actor-Lebenszyklus.
Arten von Simulationen
Amazon Bedrock AgentCore unterstützt die folgenden Simulationstypen:
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Benutzersimulation: Ein LLM-backed Akteur spielt die Rolle eines Endbenutzers, der mit Ihrem Agenten interagiert. Der Schauspieler hat eine Persona (Eigenschaften, Kontext) und ein Ziel und generiert realistische Benutzerbotschaften, bis das Ziel erreicht oder ein Zug-Limit erreicht ist. Testen Sie mithilfe von Benutzersimulationen, wie Ihr Agent mit unterschiedlichem Benutzerverhalten, offenen Konversationen und Sonderfällen in großem Maßstab umgeht.
Voraussetzungen
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Das zusätzliche Simulationsangebot:
pip install 'bedrock-agentcore[simulation]'Dadurch wird die Engine zur Simulation von Schauspielern installiert, die zum Generieren dynamischer Gesprächsrunden verwendet wird.
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AWS Anmeldeinformationen mit Berechtigungen zum Aufrufen des Actor-Modells über Amazon Bedrock. Der Akteur wird als separater LLM-Aufruf ausgeführt, sodass die vom Runner verwendeten Anmeldeinformationen über die in angegebene
bedrock:InvokeModelBerechtigung für das Modell verfügen müssen.SimulationConfig.model_id -
Es gelten alle Voraussetzungen für die Auswertung von Datensätzen.
Themen
