AgentitTekoälyturvallisuus 🇺🇸 23.07.2026 23:49

Amazon Bedrock AgentCore: Piilotettujen tekoälyagenttien vikojen havaitseminen

Amazon/AWSAmazon/AWS
Amazon Bedrock on lanseerannut AgentCore-optimoinnin, joka tunnistaa tekoälyagenttien 'hiljaiset' viat – käyttäytymisvirheet, joita standardimittarit (99 % onnistumisia, nolla virhettä) eivät havaitse. Työkalu analysoi istuntotietoja, ryhmittelee vikoja (11 tyyppiä, mukaan lukien hallusinaatiot ja virheelliset toimet) ja osoittaa perimmäisen syyn tarjoten priorisoituja korjauksia. Vikojen lisäksi AgentCore näyttää käyttäjäaikeiden jakautumisen ja agentin todelliset strategiat.
Amazon Bedrock представил оптимизацию AgentCore, предназначенную для обнаружения поведенческих сбоев ИИ-агентов, которые не видны стандартным мониторингом: система показывает 99% успеха, нулевую задержку и отсутствие ошибок, но клиенты жалуются на неверные результаты (например, невыполненное изменение заказа или пропущенный шаг согласования). AgentCore анализирует трассы сессий, собранные через CloudWatch, и структурирует сбои по таксономии из 11 категорий (галлюцинации, неверные действия, нарушение инструкций, ошибки оркестрации и т.д.), выявляя даже те, что не генерируют сигналов ошибки. Система кластеризует сбои по сотням сессий, определяет первопричину (например, выдумка финансовых данных без вызова инструментов) и ранжирует кластеры по доле затронутых сессий, чтобы разработчик мог сразу увидеть, какая проблема затрагивает 30% трафика, а какая — лишь три сессии. AgentCore также кластеризует запросы пользователей (показывая, сколько трафика приходится на целевые, частично поддерживаемые и непредусмотренные сценарии) и извлекает исполняемые сводки по каждой сессии, выявляя расхождения между ожидаемым и фактическим поведением агента. Настройка включает выбор типов анализа (сбои, намерения, исполнение), указание источника трасс (агент из AgentCore или напрямую CloudWatch) и расписание (однократное или регулярное). Пример: агент рыночных трендов в 1 из 10 сессий галлюцинировал данные о финансах, не используя инструменты; исправление — усиление системного промпта. Инсайты смещают модель наблюдаемости с реактивного просмотра трасс на проактивное обнаружение паттернов, позволяя исправлять наиболее критичные проблемы в первую очередь.
Lähde: AWS ML blog — Alkuperäinen
Aiemmat aiheeseen liittyvät kirjoituksemme ↓
Tuoreet uutiset