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Amazon Bedrock 中自动推理策略的代理技能
了解如何从编码代理运行完整的 Amazon Bedrock Automated Reasoning 策略生命周期。一套开源代理技能套件可以端到端地构建、审查、测试、调试、部署和验证自定义策略，将专门的控制台任务转变为可重复的工程工作流程。
来源:亚马逊云科技 _机器学习采用 Amazon Bedrock 自动推理检查的团队通常希望在代码中运行策略生命周期。在代码中运行它可以使工作可重复、可审查，并由他们已经使用的编码代理驱动。编写良好的自动推理策略有一个学习曲线，并且生命周期具有可能使您陷入困境的约束。您可以在 SMT-LIB（自动定理证明器的标准输入格式）的子集中编写规则并调整变量描述，直到服务正确翻译真实的用户语言。您还可以使用自己的 API 和约束通过构建、测试和优化循环来移动策略。
自动推理检查值得付出这样的努力，因为它们根据形式逻辑验证输出，而不是对它们进行统计采样。这种方法为您提供了数学上的确定性，即人工智能响应符合您的规则。在在 Amazon Bedrock 上使用自动推理构建可靠的 AI 系统中，我们在 Amazon Bedrock 控制台中演练了此循环。该控制台是开始并与主题专家合作的正确场所。
在本文中，您将了解如何使用一套代理技能从编码代理端到端构建、测试、部署和验证 Amazon Bedrock 自动推理策略。您还可以看到针对 Amazon Bedrock 运行该套件揭示了该服务的行为方式。
什么是代理技能？
为什么代理适合自动推理生命周期
图 1：自动推理检查的工作原理
工作位于该检查周围的生命周期中。您从源文档中提取规则，查看服务生成的内容，编写反映用户实际提出问题的测试，诊断故障，并在护栏后面部署版本化策略。每个步骤都有特定的 API 形状，其中一些步骤具有可能会绊倒您的限制。这是重复性、细节繁重的工作，具有明确的规则和明确的故障模式，当您给它正确的指令时，编码代理可以很好地处理这种工作。