Amazon Bedrock AgentCore: Detección de Fallos Ocultos en Agentes de IA

La optimización de AgentCore de Amazon Bedrock aborda un problema común en la operación de agentes de IA a escala: fallos de comportamiento que se completan sin errores pero producen resultados incorrectos, como una modificación de pedido que nunca se ejecuta o un producto que se informa como en existencia después de un tiempo de espera de API. Los paneles de control tradicionales muestran métricas verdes a pesar de estos problemas, que salen a la luz a través de escalaciones de clientes. AgentCore analiza trazas de sesiones para detectar 11 categorías de fallos, que incluyen alucinaciones, acciones incorrectas y errores de orquestación, agrupándolos en clústeres clasificados por sesiones afectadas para distinguir problemas sistemáticos de casos aislados. También proporciona análisis de intención del usuario mediante agrupación de solicitudes y resúmenes de ejecución que muestran cómo responden los agentes en comparación con el diseño previsto. Los usuarios pueden configurar informes periódicos o puntuales a través de la consola de AgentCore, seleccionando análisis de fallos, análisis de intención del usuario o resumen de ejecución, y conectar puntos finales de agentes o grupos de registros de CloudWatch. En una demostración con un agente de tendencias de mercado, el análisis de fallos identificó un caso de alucinación en el que el agente inventó datos financieros sin invocar herramientas; el análisis de intención del usuario mostró que el 50 % del tráfico era de recuperación de perfiles y carteras; los resúmenes de ejecución destacaron desviaciones estratégicas. Esto cambia la observabilidad de la inspección reactiva de trazas a la detección proactiva de patrones.