# 시뮬레이션
<a name="simulation"></a>

시뮬레이션을 사용하면 LLM 지원 액터가 생성한 동적 멀티턴 대화에 대해 에이전트를 평가할 수 있습니다. 고정 스크립트를 재생하는 대신 페르소나와 목표를 사용하여 액터 프로파일을 정의하고 시뮬레이션 엔진은 에이전트와 사실적인 대화를 유도합니다.

시뮬레이션된 시나리오는 사전 정의된 시나리오에 사용된 것과 동일한 [데이터 세트 실행기와 통합됩니다](dataset-evaluations.md). 데이터세트에 시뮬레이션된 시나리오를 포함하고, 러너에 시뮬레이션 구성을 설정하고, 러너가 내부적으로 액터 수명 주기를 처리합니다.

<a name="simulation-types"></a> **시뮬레이션 유형** 

Amazon Bedrock AgentCore는 다음 시뮬레이션 유형을 지원합니다.
+  **사용자 시뮬레이션:** LLM 지원 액터는 에이전트와 상호 작용하는 최종 사용자의 역할을 합니다. 액터에는 페르소나(특성, 컨텍스트)와 목표가 있으며, 목표가 충족되거나 회전 한도에 도달할 때까지 사실적인 사용자 메시지를 생성합니다. 사용자 시뮬레이션을 사용하여 에이전트가 다양한 사용자 동작, 개방형 대화 및 엣지 케이스를 대규모로 처리하는 방법을 테스트합니다.

<a name="simulation-prerequisites"></a> **사전 조건** 
+ 시뮬레이션 추가: `pip install 'bedrock-agentcore[simulation]'` 

  그러면 동적 대화 턴을 생성하는 데 사용되는 액터 시뮬레이션 엔진이 설치됩니다.
+  AWS Amazon Bedrock을 통해 액터 모델을 호출할 수 있는 권한이 있는 자격 증명. 액터는 별도의 LLM 호출로 실행되므로 러너가 사용하는 자격 증명에는에 지정된 모델에 대한 `bedrock:InvokeModel` 권한이 있어야 합니다`SimulationConfig.model_id`.
+ 모든 [데이터 세트 평가 사전 조건이](dataset-evaluations.md) 적용됩니다.

**Topics**
+ [사용자 시뮬레이션](user-simulation.md)