Amazon Bedrock AgentCore: छिपी AI एजेंट विफलताओं का पता लगाना

Amazon Bedrock AgentCore का ऑप्टिमाइज़ेशन AI एजेंटों को बड़े पैमाने पर संचालित करने में आम समस्या को संबोधित करता है: व्यवहारिक विफलताएँ जो बिना किसी त्रुटि के पूरी होती हैं लेकिन गलत परिणाम उत्पन्न करती हैं, जैसे कोई ऑर्डर संशोधन कभी निष्पादित न होना या API टाइमआउट के बाद कोई उत्पाद स्टॉक में दिखाना। पारंपरिक डैशबोर्ड इन मुद्दों के बावजूद हरे मेट्रिक्स दिखाते हैं, जो ग्राहक शिकायतों के माध्यम से सामने आते हैं। AgentCore 11 विफलता श्रेणियों का पता लगाने के लिए सत्र ट्रेस का विश्लेषण करता है, जिसमें हैल्यूसिनेशन, गलत क्रियाएँ और ऑर्केस्ट्रेशन त्रुटियाँ शामिल हैं, और उन्हें प्रभावित सत्रों के आधार पर क्रमबद्ध क्लस्टर में समूहित करता है, ताकि प्रणालीगत मुद्दों को किनारे के मामलों से अलग किया जा सके। यह रिक्वेस्ट क्लस्टरिंग के माध्यम से उपयोगकर्ता इरादा विश्लेषण और एजेंट प्रतिक्रियाओं बनाम इच्छित डिज़ाइन दिखाने वाले निष्पादन सारांश भी प्रदान करता है। उपयोगकर्ता AgentCore कंसोल के माध्यम से आवर्ती या एक बार के रिपोर्ट सेट कर सकते हैं, विफलता विश्लेषण, उपयोगकर्ता इरादा विश्लेषण या निष्पादन सारांश का चयन कर सकते हैं, और एजेंट एंडपॉइंट या CloudWatch लॉग ग्रुप्स को जोड़ सकते हैं। एक बाजार रुझान एजेंट के साथ डेमो में, विफलता विश्लेषण ने एक हैल्यूसिनेशन मामले की पहचान की जहाँ एजेंट ने टूल आह्वान के बिना वित्तीय डेटा गढ़ा; उपयोगकर्ता इरादा विश्लेषण ने दिखाया कि 50% ट्रैफ़िक प्रोफ़ाइल और पोर्टफोलियो पुनर्प्राप्ति था; निष्पादन सारांश ने रणनीति विचलन को उजागर किया। यह अवलोकन क्षमता को प्रतिक्रियात्मक ट्रेस निरीक्षण से सक्रिय पैटर्न पहचान की ओर स्थानांतरित करता है।