Amazon Bedrock AgentCore: Detectie van verborgen fouten in AI-agenten

Amazon Bedrock AgentCore-optimalisatie pakt een veelvoorkomend probleem aan bij het opschalen van AI-agenten: gedragsfouten die foutloos worden uitgevoerd maar incorrecte resultaten opleveren, zoals een orderwijziging die nooit wordt doorgevoerd of een product dat als op voorraad wordt gerapporteerd na een API-time-out. Traditionele dashboards geven groene metrics weer ondanks deze problemen, die pas aan het licht komen via klantmeldingen. AgentCore analyseert sessietraces om 11 foutcategorieën te detecteren, waaronder hallucinatie, incorrecte acties en orchestratieproblemen, en groepeert ze in clusters gerangschikt op aantal getroffen sessies om systematische problemen van randgevallen te onderscheiden. Het biedt ook gebruikersintentieanalyse via verzoekclustering en uitvoeringssamenvattingen die laten zien hoe agenten reageren versus de beoogde ontwerp. Gebruikers kunnen terugkerende of eenmalige rapporten instellen via de AgentCore-console, en kiezen uit foutanalyse, gebruikersintentieanalyse of uitvoeringssamenvatting, en agent-eindpunten of CloudWatch-loggroepen koppelen. In een demo met een markttrends-agent identificeerde foutanalyse een hallucinatiegeval waarbij de agent financiële data verzon zonder toolaanroep; gebruikersintentieanalyse toonde aan dat 50% van het verkeer bestond uit profiel- en portfoliovraag; uitvoeringssamenvattingen belichten strategieafwijkingen. Dit verschuift waarneembaarheid van reactieve trace-inspectie naar proactieve patroondetectie.