View a markdown version of this page

AgentCore wawasan: Kegagalan agen triase dengan analisis pola - Batu Dasar Amazon AgentCore

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

AgentCore wawasan: Kegagalan agen triase dengan analisis pola

catatan

AgentCore wawasan ada di pratinjau publik. Fitur dan API dapat berubah sebelum ketersediaan umum.

catatan

Saat menggunakan AgentCore wawasan di ap-south-1, layanan menggunakan profil inferensi lintas wilayah Bedrock APAC. Saat menggunakan AgentCore wawasan di ap-northeast-2, layanan menggunakan profil inferensi lintas wilayah global Bedrock. Dalam kedua kasus tersebut, permintaan Anda dapat dialihkan ke salah satu Wilayah tujuan di profil. Perutean ini dapat terjadi bahkan jika Anda belum memilih untuk masuk ke Wilayah tersebut atau Kebijakan Kontrol Layanan secara eksplisit menolak kesimpulan di dalamnya. Permintaan masukan dan hasil keluaran dapat disimpan di Wilayah tujuan ini untuk tujuan deteksi penyalahgunaan.

Amazon Bedrock AgentCore Insights menganalisis sesi agen Anda untuk mengidentifikasi pola kegagalan, mengekstrak maksud pengguna, dan meringkas perilaku eksekusi. Wawasan memperluas AgentCore Evaluasi dengan menyediakan analisis triase yang melampaui penilaian - ini memberi tahu Anda mengapa agen Anda gagal dan apa yang pengguna Anda coba capai.

AgentCore wawasan menyediakan tiga jenis analisis:

  • Analisis kegagalan: Men gidentifikasi kegagalan dalam sesi agen, mengkategorikannya menggunakan taksonomi terperinci (kesalahan alat, halusinasi, penalaran yang salah, perilaku berulang, dan banyak lagi), melacak akar penyebab kembali ke rentang tertentu, dan memberikan rekomendasi perbaikan.

  • Ekstraksi maksud pengguna: Meng ekstrak apa yang coba dicapai pengguna di setiap sesi, lalu mengelompokkan maksud serupa bersama-sama untuk menunjukkan kepada Anda kasus penggunaan paling umum yang ditangani agen Anda.

  • Ringkasan eksekusi: Merangkum pendekatan yang diambil agen dan hasil untuk setiap sesi, kemudian mengelompokkan pola eksekusi serupa untuk mengungkapkan bagaimana agen Anda biasanya memecahkan masalah.

Setelah analisis per sesi, hasil pengelompokan layanan di seluruh sesi untuk menampilkan pola berulang. Untuk analisis kegagalan, ini menghasilkan hierarki tiga tingkat: kategori kegagalan → subkategori → cluster akar penyebab, masing-masing dengan sesi yang terpengaruh, penjelasan, dan rekomendasi remediasi.

Bagaimana wawasan dipicu

Analisis wawasan dapat dipicu dengan dua cara:

  • Satu kali melalui evaluasi batch: Hu StartBatchEvaluation bungi insights untuk menjalankan analisis selama rentang waktu sesi. Hasil dikembalikan melaluiGetBatchEvaluation.

  • Berulang melalui jadwal pengelompokan: Konfigurasikan ClusteringConfig konfigurasi evaluasi online Anda dengan satu atau lebih frekuensi (DAILY,WEEKLY, atauMONTHLY). Layanan secara otomatis memicu pekerjaan evaluasi batch pada irama yang dikonfigurasi. Anda juga dapat membuat laporan khusus dalam jadwal berulang untuk menyematkan ke tanggal dan waktu tertentu.

Per-session analisis wawasan berjalan secara otomatis ketika wawasan dikonfigurasi melalui CreateOnlineEvaluationConfig, tetapi hasil pengelompokan bahwa pola permukaan hanya dihasilkan selama pekerjaan evaluasi batch.

Dari triase hingga optimasi

AgentCore wawasan bekerja sama dengan AgentCore pengoptimalan untuk menutup loop perbaikan. Setelah wawasan mengidentifikasi pola kegagalan dan akar penyebab, Anda dapat memasukkan temuan tersebut ke API Rekomendasi untuk menghasilkan prompt sistem yang ditingkatkan yang mengatasi masalah yang diuraikan. Ini mengubah output diagnostik menjadi perubahan konfigurasi yang dapat ditindaklanjuti:

  1. Triase: J alankan wawasan untuk mengidentifikasi kategori kegagalan berulang dan akar penyebab.

  2. Hasilkan rekomendasi: Panggil StartRecommendation dengan prompt sistem Anda saat ini dan arahkan ke jejak agen yang sama. Layanan menghasilkan prompt sistem yang direkomendasikan dengan penjelasan tentang apa yang diubah.

  3. Validasi: Gunakan A/B pengujian untuk membandingkan konfigurasi asli dan yang direkomendasikan dengan lalu lintas langsung.