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Gere uma recomendação a partir das descobertas do Insights - Amazon Bedrock AgentCore
Inicie uma recomendação imediata do sistemaRecupere o prompt recomendadoFontes alternativas de rastreamento

Gere uma recomendação a partir das descobertas do Insights

Depois de analisar seus resultados de insights, você pode usar os mesmos rastreamentos de agentes para gerar um prompt aprimorado do sistema. Aponte StartRecommendation para a avaliação completa do lote que produziu suas descobertas de insights.

nota

Atualmente, a geração de recomendações é suportada apenas para Builtin.Insight.FailureAnalysis insights, e somente recomendações imediatas do sistema são fornecidas atualmente.

Inicie uma recomendação imediata do sistema

Forneça o prompt atual do sistema e faça referência à avaliação em lote que contém os rastreamentos:

exemplo
AgentCore CLI

Gere uma recomendação a partir de uma análise completa de insights:

agentcore run recommendation --from-insights <id> --type system-prompt --bundle-name my_bundle --json

Ou faça referência diretamente a um ARN de avaliação de lote:

agentcore run recommendation --batch-evaluation-arn <arn> --type system-prompt --bundle-name my_bundle --json
Interactive

  1. Executar agentcore para abrir a TUI, selecione executar e escolha Recomendação:

    Menu Executar: selecione Recomendação

    O assistente orienta você na seleção de uma fonte de rastreamento (ARN de execução de insights ou de avaliação em lote), tipo de recomendação e pacote de configuração.

AWS SDK (boto3)
import boto3
import uuid

client = boto3.client("bedrock-agentcore", region_name="us-west-2")

response = client.start_recommendation(
    name=f"fix-rate-limiting-{uuid.uuid4().hex[:8]}",
    type="SYSTEM_PROMPT_RECOMMENDATION",
    recommendationConfig={
        "systemPromptRecommendationConfig": {
            "systemPrompt": {
                "text": "You are a helpful customer support assistant. Help users with their orders and returns."
            },
            "agentTraces": {
                "batchEvaluation": {
                    "batchEvaluationArn": "arn:aws:bedrock-agentcore:us-west-2:123456789012:batch-evaluate/insights-run-ABC1234567"
                }
            },
        }
    },
    clientToken=str(uuid.uuid4()),
)

recommendation_id = response["recommendationId"]
print(f"Started recommendation: {recommendation_id}")

Recupere o prompt recomendado

Pesquise até concluir e, em seguida, recupere o resultado:

import time

while True:
    rec = client.get_recommendation(recommendationId=recommendation_id)
    if rec["status"] in ("COMPLETED", "FAILED"):
        break
    time.sleep(15)

if rec["status"] == "COMPLETED":
    result = rec["recommendationResult"]["systemPromptRecommendationResult"]
    print(f"Recommended prompt:\n{result['recommendedSystemPrompt']}")
    print(f"\nExplanation:\n{result['explanation']}")

Fontes alternativas de rastreamento

Em vez de fazer referência a uma avaliação em lote, você também pode fornecer rastreamentos por meio de CloudWatch registros:

"agentTraces": {
    "cloudwatchLogs": {
        "logGroupArns": [
            "arn:aws:logs:us-west-2:123456789012:log-group:/aws/bedrock-agentcore/runtimes/MyAgent-abc123-DEFAULT"
        ],
        "serviceNames": ["MyAgent.DEFAULT"],
        "startTime": "2026-05-27T00:00:00Z",
        "endTime": "2026-06-03T00:00:00Z",
    }
}