أمازون بيدروك AgentCore: كشف الإخفاقات الخفية لوكلاء الذكاء الاصطناعي

تعالج تحسينات Amazon Bedrock AgentCore مشكلة شائعة في تشغيل وكلاء الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع: الإخفاقات السلوكية التي تكتمل دون أخطاء ولكنها تنتج نتائج غير صحيحة، مثل تعديل طلب لم يتم تنفيذه أو منتج تم الإبلاغ عنه على أنه متوفر في المخزون بعد انتهاء مهلة في واجهة برمجة التطبيقات (API). تُظهر لوحات المعلومات التقليدية مقاييس خضراء على الرغم من هذه المشكلات التي تظهر من خلال تصعيدات العملاء. يقوم AgentCore بتحليل سجلات الجلسات لاكتشاف 11 فئة من الإخفاقات، بما في ذلك الهلوسة والإجراءات غير الصحيحة وأخطاء التنسيق، ويجمعها في مجموعات مرتبة حسب الجلسات المتأثرة للتمييز بين المشكلات المنهجية والحالات الحدودية. كما يوفر تحليل نية المستخدم عبر تجميع الطلبات وملخصات التنفيذ التي تُظهر كيفية استجابة الوكلاء مقابل التصميم المقصود. يمكن للمستخدمين إعداد تقارير دورية أو لمرة واحدة عبر وحدة تحكم AgentCore، واختيار تحليل الإخفاقات أو تحليل نية المستخدم أو ملخص التنفيذ، وربط نقاط نهاية الوكلاء أو مجموعات سجلات CloudWatch. في عرض توضيحي باستخدام وكيل اتجاهات السوق، حدد تحليل الإخفاقات حالة هلوسة حيث اختلق الوكيل بيانات مالية دون استدعاء أداة؛ وأظهر تحليل نية المستخدم أن 50% من حركة المرور كانت لاسترجاع الملف الشخصي والمحفظة؛ وسلطت ملخصات التنفيذ الضوء على الاختلاف في الاستراتيجية. يحول هذا المراقبة من الفحص التفاعلي للآثار إلى الكشف الاستباقي عن الأنماط.