Amazon Bedrock AgentCore: Phát hiện lỗi tiềm ẩn của tác nhân AI

Amazon Bedrock AgentCore tối ưu hóa giải quyết một vấn đề phổ biến khi vận hành các tác tử AI ở quy mô lớn: các lỗi hành vi hoàn thành mà không có lỗi nhưng tạo ra kết quả không chính xác, chẳng hạn như sửa đổi đơn hàng không được thực thi hoặc sản phẩm được báo cáo là còn hàng sau khi API hết thời gian chờ. Các bảng điều khiển truyền thống hiển thị các chỉ số xanh mặc dù có những vấn đề này, vốn chỉ lộ diện qua các khiếu nại của khách hàng. AgentCore phân tích các dấu vết phiên để phát hiện 11 loại lỗi, bao gồm ảo giác, hành động không chính xác và lỗi điều phối, nhóm chúng thành các cụm được xếp hạng theo số phiên bị ảnh hưởng nhằm phân biệt vấn đề hệ thống với các trường hợp ngoại lệ. Nó cũng cung cấp phân tích ý định người dùng thông qua phân cụm yêu cầu và tóm tắt thực thi cho thấy cách các tác tử phản hồi so với thiết kế dự kiến. Người dùng có thể thiết lập báo cáo định kỳ hoặc một lần qua giao diện AgentCore, chọn phân tích lỗi, phân tích ý định người dùng hoặc tóm tắt thực thi, và kết nối các điểm cuối của tác tử hoặc nhóm nhật ký CloudWatch. Trong một bản demo với tác tử xu hướng thị trường, phân tích lỗi đã xác định một trường hợp ảo giác nơi tác tử bịa đặt dữ liệu tài chính mà không gọi công cụ; phân tích ý định người dùng cho thấy 50% lưu lượng là truy xuất hồ sơ và danh mục đầu tư; tóm tắt thực thi làm nổi bật sự khác biệt chiến lược. Điều này chuyển đổi khả năng quan sát từ kiểm tra dấu vết phản ứng sang phát hiện mẫu chủ động.