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反复出现的见解报告 - Amazon Bedrock AgentCore
创建配置配置参数更新配置查看定期报告结果管理配置

反复出现的见解报告

使用见解和集群计划创建在线评估配置。该服务按配置的节奏自动运行见解分析，无需人工干预。

创建配置

例
AgentCore CLI
agentcore add online-insights --name my_agent_insights --runtime MyAgent --insights Builtin.Insight.FailureAnalysis --sampling-rate 100 --clustering-frequency DAILY --enable-on-create --json

然后通过 CloudFormation以下方式部署：

agentcore deploy -y --json
Interactive

  1. 运行agentcore打开 TUI，然后选择添加并选择 O nline Insights：

    见解向导：选择要监控的代理

  2. 选择要启用的见解：

    见解向导：选择见解

  3. 设置采样率：

    见解向导：设置采样率

  4. 选择聚类频率：

    见解向导：选择聚类频率

  5. 输入配置名称：

    见解向导：输入配置名称

  6. 查看配置并按 Enter 进行确认：

    见解向导：查看配置
AWS SDK (boto3)
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}")

这告诉服务：

  • 按配置速率进行采样会话（本示例中为 100% — 调整--sampling-rate或samplingPercentage分析流量子集）。

  • 对每个采样会话运行故障分析和用户意图提取。

  • 每天触发聚类报告。

配置参数

参数 Type 必需 说明

insights

列表

必填项（与互不相容evaluators）

要运行的洞察类型列表。每个条目都有一个insightId. 最多 10 个。

rule.samplingConfig.samplingPercentage

数字

否（默认值：100）

要分析的会话百分比 (1—100)。对高流量代理使用较低的采样率来控制成本，同时仍能显示故障模式。

clusteringConfig

对象

否

为群集配置定期批量评估作业。包含一个frequencies列表。只有在提供insights时才能使用。

clusteringConfig.frequencies

字符串列表

是（在内clusteringConfig）

其中一个或多个:DAILY,WEEKLY, MONTHLY。最多 3 个值。
注意

见解和评估者是相互排斥的，你必须提供其中一个，而不是两者兼而有之。如果要为同一个代理同时进行质量评分和故障分类，请创建两个指向同一数据源的单独配置。

更新配置

修改见解或聚类频率：

client_cp.update_online_evaluation_config(
    onlineEvaluationConfigId=config_id,
    insights=[
        {"insightId": "Builtin.Insight.FailureAnalysis"},
        {"insightId": "Builtin.Insight.UserIntent"},
    ],
    clusteringConfig={"frequencies": ["DAILY", "WEEKLY"]},
)

查看定期报告结果

定期报告会自动生成批量评估作业。用于ListBatchEvaluations查找已完成的报告，然后GetBatchEvaluation用于检索结果：

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")

管理配置

例
AgentCore CLI

暂停：

agentcore pause online-insights my_agent_insights --json

简历：

agentcore resume online-insights my_agent_insights --json

移除：

agentcore remove online-insights --name my_agent_insights --yes --json
AWS SDK (boto3)

暂停或恢复：

# Pause
client_cp.update_online_evaluation_config(
    onlineEvaluationConfigId=config_id,
    executionStatus="DISABLED",
)

# Resume
client_cp.update_online_evaluation_config(
    onlineEvaluationConfigId=config_id,
    executionStatus="ENABLED",
)

Delete：

client_cp.delete_online_evaluation_config(
    onlineEvaluationConfigId=config_id,
)
警告

删除配置不会删除过去的批量评估结果。仍可通过以下方式访问历史洞察结果GetBatchEvaluation。