Amazon Bedrock AgentCore: Gizli Yapay Zeka Ajanı Hatalarının Tespiti

Amazon Bedrock AgentCore optimizasyonu, AI ajanlarını ölçekli olarak çalıştırmada yaygın bir sorunu ele alıyor: hatasız tamamlanan ancak yanlış sonuçlar üreten davranışsal hatalar, örneğin hiç uygulanmayan bir sipariş değişikliği veya bir API zaman aşımından sonra stokta olarak raporlanan bir ürün. Geleneksel panolar bu sorunlara rağmen yeşil metrikler gösterir ve bu sorunlar müşteri şikayetleri yoluyla ortaya çıkar. AgentCore, halüsinasyon, yanlış eylemler ve orkestrasyon hataları dahil olmak üzere 11 hata kategorisini tespit etmek için oturum izlerini analiz eder ve bunları sistematik sorunları uç durumlardan ayırt etmek için etkilenen oturum sayısına göre sıralanmış kümeler halinde gruplandırır. Ayrıca, istek kümelenmesi yoluyla kullanıcı niyeti analizi ve ajanların amaçlanan tasarıma kıyasla nasıl yanıt verdiğini gösteren yürütme özetleri sağlar. Kullanıcılar, AgentCore konsolu aracılığıyla tek seferlik veya yinelenen raporlar ayarlayabilir; hata analizi, kullanıcı niyeti analizi veya yürütme özeti seçeneklerinden birini seçebilir ve ajan uç noktalarını veya CloudWatch log gruplarını bağlayabilir. Bir piyasa trendleri ajanıyla yapılan bir demoda, hata analizi, ajanın araç çağrısı yapmadan finansal veriler uydurduğu bir halüsinasyon vakasını tespit etti; kullanıcı niyeti analizi, trafiğin %50'sinin profil ve portföy sorgulama olduğunu gösterdi; yürütme özetleri ise strateji sapmalarını vurguladı. Bu, gözlemlenebilirliği reaktif iz incelemesinden proaktif desen tespitine kaydırıyor.