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サポートされているエージェントフレームワーク - Amazon Bedrock AgentCore

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サポートされているエージェントフレームワーク

Amazon Bedrock AgentCore Evaluations は、複数のエージェントフレームワークで構築されたエージェントを評価します。エージェントがテレメトリとして出力する内容とそのテレメトリの構造は、 で構築するエージェントフレームワークと、その記録に使用する計測ライブラリによって異なります。

サポートされているフレームワークごとに、このセクションでは以下について説明します。

  • 使用できる計測ライブラリ。

  • エージェントを計測する方法。

  • 結果のスパンとイベントレコードはどのようなものか。

  • ユーザープロンプト、エージェントのレスポンス、ツール呼び出しなど、評価サービスが必要な値を見つける方法。

AgentCore Evaluations は、以下のフレームワークと計測ライブラリをサポートしています。Python と TypeScript の両方で複数のフレームワークがサポートされています。ライブラリの Python バージョンと TypeScript バージョンは異なるスコープ名を出力するため、各言語には独自の行があります。特定のフレームワークと計測ライブラリについて、評価サービスはいずれかの言語から同じ値を抽出します。

エージェントフレームワーク 計測ライブラリ 言語 スコープ名 推奨バージョン

Strands Agents

組み込み (Strands Agents SDK)

Python

strands.telemetry.tracer

最新

Strands Agents

組み込み (Strands Agents SDK)

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 ネイティブ

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

OpenAI エージェント

OpenTelemetry (opentelemetry-instrumentation-openai-agents)

Python

opentelemetry.instrumentation.openai_agents

>= 0.61.0

OpenAI エージェント

OpenInference (openinference-instrumentation-openai-agents)

Python

openinference.instrumentation.openai_agents

>= 1.5.0

OpenAI エージェント

OpenTelemetry、ADOT ネイティブ

TypeScript

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

>= 0.12.0

OpenAI エージェント

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

TypeScript

@arizeai/openinference-instrumentation-openai-agents

>= 0.2.2

Vercel AI SDK

OpenTelemetry、ADOT ネイティブ

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

Claude エージェント SDK

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

Python

openinference.instrumentation.claude_agent_sdk

>= 0.1.3

エージェントが出力する各スパンにはスコープ名があり、それを生成した計測ライブラリを識別します。評価サービスは、この名前を読み取り、処理するライブラリと、スパンを処理できるかどうか、検索する属性を指示します。スコープ名は、各スパンとイベントレコードの scope.nameフィールドの値です。

属性名と会話コンテンツの場所は、フレームワークと計測ライブラリによって異なります。単一のフレームワークの属性とスパンの例については、そのフレームワークのページを参照してください。

注記

エージェントを計測することは、評価サービスが読み取ることができるテレメトリの生成の一部にすぎません。エージェントは、テレメトリを Amazon CloudWatch にエクスポートするために、オブザーバビリティも有効にする必要があります。

AgentCore がそのテレメトリを配信する方法、サービスが必要な値を見つける場所、ホスティングオプションのセットアップ手順については、「テレメトリのセットアップと配信」を参照してください。

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