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评估 AI 代理：使用 Strands 和 AgentCore 的生产蓝图
Motorway 和 AWS 共同构建了一个端到端评估管道，将错误结果从八分之一的查询减少到五十分之一，并将问题检测时间从几小时缩短到几分钟。该管道将 Strands Agents SDK 与 Amazon Bedrock AgentCore 相结合，这是一项用于大规模部署和操作 AI 代理的完全托管服务。在这篇文章中，您将学习如何为您自己的代理构建此管道。
来源:亚马逊云科技 _机器学习本文是与 Motorway 以及 AWS 原型和 AI 客户工程 (PACE) 团队共同撰写的。
Motorway 是一家总部位于英国的在线汽车市场，每天都会进行拍卖，多达 8,000 名经销商竞标多达 2,500 辆汽车。 Motorway 与 AWS Prototyping 和 AI Customer Engineering (PACE) 合作构建了一个由 AI 驱动的经销商库存搜索代理，该代理改变了经销商查找车辆的方式，用自然语言查询取代了数小时的手动筛选。
挑战
代理给出了听起来很自信的回答，但是你如何证明它在真钱投入的情况下可靠地工作呢？
解决方案
Motorway 和 AWS 共同构建了一个端到端评估管道，将错误结果从八分之一的查询减少到五十分之一，并将问题检测时间从几小时缩短到几分钟。
该管道将 Strands Agents SDK 与 Amazon Bedrock AgentCore 相结合，这是一项用于大规模部署和操作 AI 代理的完全托管服务。在这篇文章中，您将学习如何为您自己的代理构建此管道：
先决条件
您必须满足以下先决条件才能完成这篇文章。
完成时间：初始部署 30-45 分钟，针对您的域进行自定义需要 2-3 小时。