# Report di approfondimenti ricorrenti
Crea una configurazione di valutazione online con approfondimenti e una pianificazione di clustering. Il servizio esegue automaticamente l'analisi degli approfondimenti sulla cadenza configurata senza intervento manuale.
**Topics**
+ [Crea la configurazione](#insights-recurring-create)
+ [Parametri di configurazione](#insights-recurring-params)
+ [Aggiorna una configurazione](#insights-recurring-update)
+ [Visualizza i risultati ricorrenti dei report](#insights-recurring-view)
+ [Gestisci la configurazione](#insights-recurring-manage)
## Crea la configurazione
**Example**
```
agentcore add online-insights --name my_agent_insights --runtime MyAgent --insights Builtin.Insight.FailureAnalysis --sampling-rate 100 --clustering-frequency DAILY --enable-on-create --json
```
Quindi esegui la distribuzione tramite CloudFormation:
```
agentcore deploy -y --json
```
1. Esegui `agentcore` per aprire il TUI, quindi seleziona **aggiungi** e scegli **Online** Insights:
1. Seleziona gli approfondimenti da abilitare:
1. Imposta la frequenza di campionamento:
1. Scegli le frequenze di clustering:
1. Inserisci un nome di configurazione:
1. Controlla la configurazione e premi Invio per confermare:
```
import boto3
client_cp = boto3.client("bedrock-agentcore-control", region_name="us-west-2")
response = client_cp.create_online_evaluation_config(
onlineEvaluationConfigName="my_agent_insights",
rule={
"samplingConfig": {"samplingPercentage": 100.0},
"sessionConfig": {"sessionTimeoutMinutes": 30},
},
dataSourceConfig={
"cloudWatchLogs": {
"serviceNames": ["MyAgent.DEFAULT"],
"logGroupNames": [
"/aws/bedrock-agentcore/runtimes/MyAgent-abc123-DEFAULT"
],
}
},
insights=[
{"insightId": "Builtin.Insight.FailureAnalysis"},
{"insightId": "Builtin.Insight.UserIntent"},
],
clusteringConfig={"frequencies": ["DAILY"]},
evaluationExecutionRoleArn="arn:aws:iam::123456789012:role/AgentCoreEvaluationRole",
enableOnCreate=True,
)
config_id = response["onlineEvaluationConfigId"]
print(f"Created config: {config_id}")
```
Questo indica al servizio di:
+ Sessioni di esempio alla velocità configurata (100% in questo esempio: modifica `--sampling-rate` o `samplingPercentage` analizza un sottoinsieme di traffico).
+ Esegui l'analisi degli errori e l'estrazione delle intenzioni degli utenti su ogni sessione campionata.
+ Attiva un rapporto di clustering ogni giorno.
## Parametri di configurazione
| Parametro | Tipo | Campo obbligatorio | Description |
| --- | --- | --- | --- |
| `insights` | List | Obbligatorio (si esclude a vicenda con) `evaluators` | Elenco dei tipi di informazioni da eseguire. Ogni voce ha un`insightId`. Massimo 10. |
| `rule.samplingConfig.samplingPercentage` | Numero | No (impostazione predefinita: 100) | Percentuale di sessioni da analizzare (1—100). Utilizzate una frequenza di campionamento inferiore per gli agenti ad alto traffico per controllare i costi pur continuando a far emergere modelli di guasto. |
| `clusteringConfig` | Oggetto | No | Configura processi periodici di valutazione in batch per il clustering. Contiene un elenco. `frequencies` Può essere usato solo quando `insights` viene fornito. |
| `clusteringConfig.frequencies` | Elenco di stringhe | Sì (all'interno`clusteringConfig`) | Uno o più di:`DAILY`,`WEEKLY`,`MONTHLY`. Massimo 3 valori. |
**Nota**
Approfondimenti e valutatori si escludono a vicenda: è necessario fornire l'uno o l'altro, non entrambi. Se desideri sia il punteggio di qualità che la valutazione degli errori per lo stesso agente, crea due configurazioni separate che puntano alla stessa fonte di dati.
## Aggiorna una configurazione
Modifica gli approfondimenti o la frequenza di clustering:
```
client_cp.update_online_evaluation_config(
onlineEvaluationConfigId=config_id,
insights=[
{"insightId": "Builtin.Insight.FailureAnalysis"},
{"insightId": "Builtin.Insight.UserIntent"},
],
clusteringConfig={"frequencies": ["DAILY", "WEEKLY"]},
)
```
## Visualizza i risultati ricorrenti dei report
I report ricorrenti producono automaticamente processi di valutazione in batch. Utilizzalo `ListBatchEvaluations` per trovare i report completati e quindi `GetBatchEvaluation` per recuperare i risultati:
```
client = boto3.client("bedrock-agentcore", region_name="us-west-2")
# List recent batch evaluations
evaluations = client.list_batch_evaluations()
for eval_summary in evaluations.get("batchEvaluations", []):
if eval_summary["status"] == "COMPLETED" and eval_summary.get("insights"):
result = client.get_batch_evaluation(
batchEvaluationId=eval_summary["batchEvaluationId"]
)
print(f"Report: {eval_summary['batchEvaluationName']}")
if "failureAnalysisResult" in result:
failures = result["failureAnalysisResult"]["failures"]
print(f" Found {len(failures)} failure categories")
```
## Gestisci la configurazione
**Example**
Pausa:
```
agentcore pause online-insights my_agent_insights --json
```
Curriculum:
```
agentcore resume online-insights my_agent_insights --json
```
Rimuovi:
```
agentcore remove online-insights --name my_agent_insights --yes --json
```
Metti in pausa o riprendi:
```
# Pause
client_cp.update_online_evaluation_config(
onlineEvaluationConfigId=config_id,
executionStatus="DISABLED",
)
# Resume
client_cp.update_online_evaluation_config(
onlineEvaluationConfigId=config_id,
executionStatus="ENABLED",
)
```
Elimina:
```
client_cp.delete_online_evaluation_config(
onlineEvaluationConfigId=config_id,
)
```
**avvertimento**
L'eliminazione di una configurazione non elimina i risultati precedenti della valutazione in batch. I risultati degli approfondimenti storici rimangono accessibili tramite`GetBatchEvaluation`.