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Cadres d'agents pris en charge - Base rocheuse de l'Amazonie AgentCore

Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.

Cadres d'agents pris en charge

Amazon Bedrock AgentCore Evaluations évalue les agents conçus à l'aide de plusieurs frameworks d'agents. Ce qu'un agent émet sous forme de télémétrie et la manière dont cette télémétrie est structurée dépendent de la structure d'agent que vous utilisez pour créer et de la bibliothèque d'instrumentation que vous utilisez pour l'enregistrer.

Pour chaque framework pris en charge, cette section décrit :

  • Les bibliothèques d'instruments que vous pouvez utiliser.

  • Comment instrumenter votre agent

  • À quoi ressemblent les spans et les enregistrements d'événements qui en résultent.

  • Comment le service d'évaluation localise les valeurs dont il a besoin, telles que l'invite de l'utilisateur, la réponse de l'agent et les appels aux outils.

AgentCore Les évaluations prennent en charge les frameworks et bibliothèques d'instruments suivants. Plusieurs frameworks sont pris en charge à la fois en Python et TypeScript. Python et TypeScript les versions d'une bibliothèque émettent des noms de portée différents, de sorte que chaque langage possède sa propre ligne. Pour un framework et une bibliothèque d'instrumentation donnés, le service d'évaluation extrait les mêmes valeurs des deux langues.

Framework d'agents Bibliothèque d'instrumentation Language Nom de l'étendue Version recommandée

Strands & Agents

Built-in (SDK Strands Agents)

Python

strands.telemetry.tracer

Dernière

Strands & Agents

Built-in (SDK Strands Agents)

TypeScript

strands-agents

@strands-agents/sdk >= 1.5.0

LangGraph

OpenTelemetry (opentelemetry-instrumentation-langchain)

Python

opentelemetry.instrumentation.langchain

>= 0.55.0

LangGraph

OpenInference (openinference-instrumentation-langchain)

Python

openinference.instrumentation.langchain

>= 0.1.62

LangGraph

OpenTelemetry, ADOT-native

TypeScript

@aws/aws-distro-opentelemetry-instrumentation-langchain

>= 0.12.0

LangGraph

OpenTelemetry (@traceloop/instrumentation-langchain)

TypeScript

@traceloop/instrumentation-langchain

>= 0.27.0

LangGraph

OpenInference (@arizeai/openinference-instrumentation-langchain)

TypeScript

@arizeai/openinference-instrumentation-langchain

>= 4.0.14

Agents OpenAI

OpenTelemetry (opentelemetry-instrumentation-openai-agents)

Python

opentelemetry.instrumentation.openai_agents

>= 0.61.0

Agents OpenAI

OpenInference (openinference-instrumentation-openai-agents)

Python

openinference.instrumentation.openai_agents

>= 1.5.0

Agents OpenAI

OpenTelemetry, ADOT-native

TypeScript

@aws/aws-distro-opentelemetry-instrumentation-openai-agents

>= 0.12.0

Agents OpenAI

OpenInference (@arizeai/openinference-instrumentation-openai-agents)

TypeScript

@arizeai/openinference-instrumentation-openai-agents

>= 0.2.2

Kit de développement logiciel Vercel AI

OpenTelemetry, ADOT-native

TypeScript

@aws/aws-distro-opentelemetry-instrumentation-vercel-ai

>= 0.12.0

LlamaIndex

OpenTelemetry (opentelemetry-instrumentation-llamaindex)

Python

opentelemetry.instrumentation.llamaindex

>= 0.61.0

LlamaIndex

OpenInference (openinference-instrumentation-llama-index)

Python

openinference.instrumentation.llama_index

>= 4.4.1

Google ADK

OpenInference (openinference-instrumentation-google-adk)

Python

openinference.instrumentation.google_adk

>= 0.1.13

Kit de développement logiciel Claude Agent

OpenInference (openinference-instrumentation-claude-agent-sdk)

Python

openinference.instrumentation.claude_agent_sdk

>= 0.1.3

Chaque span émise par votre agent porte un nom de scope, qui identifie la bibliothèque d'instrumentation qui l'a produite. Le service d'évaluation lit ce nom pour indiquer à quelle bibliothèque il a affaire, et donc s'il peut traiter le span et quels attributs rechercher. Le nom de l'étendue est la valeur du scope.name champ de chaque intervalle et enregistrement d'événement.

Les noms des attributs et l'emplacement du contenu de la conversation diffèrent selon le framework et la bibliothèque d'instruments. Pour les attributs et les exemples de domaines d'un seul framework, consultez la page de ce framework.

Note

L'instrumentation de votre agent n'est qu'une partie de la production de données télémétriques lisibles par le service d'évaluation. L'observabilité de votre agent doit également être activée pour qu'il exporte sa télémétrie vers Amazon. CloudWatch

Pour savoir comment AgentCore fournit cette télémétrie, où le service trouve les valeurs dont il a besoin et les étapes de configuration de votre option d'hébergement, voir Configuration et distribution de la télémétrie.

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