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评估人工智能代理：在亚马逊构建代理系统的真实经验教训
在这篇文章中，我们提出了一个针对 Amazon 代理 AI 系统的综合评估框架，该框架通过两个核心组件解决了 Amazon 代理 AI 应用程序的复杂性：一个通用评估工作流程，用于标准化不同代理实施中的评估程序；以及一个代理评估库，该库在 Amazon Bedrock AgentCore 评估中提供系统测量和指标，以及 Amazon 使用案例特定的评估方法和指标。
来源:亚马逊云科技 _机器学习生成式人工智能行业经历了从使用大型语言模型 (LLM) 驱动的应用程序到代理人工智能系统的重大转变，标志着人工智能功能的架构和部署方式发生了根本性转变。虽然早期的生成式人工智能应用程序主要依赖法学硕士直接生成文本并响应提示，但该行业已经从那些静态的、提示响应的范式发展到自主代理框架，以构建动态的、面向目标的系统，能够在生产环境中进行工具编排、迭代问题解决和自适应任务执行。
我们见证了亚马逊的这一演变；自 2025 年以来，亚马逊组织内已经建立了数千个代理。 虽然单模型基准是评估法学硕士驱动的应用程序中个人法学硕士表现的重要基础，但代理人工智能系统需要评估方法的根本转变。 新范式不仅评估底层模型的性能，还评估整个系统的紧急行为，包括工具选择决策的准确性、多步骤推理过程的连贯性、内存检索操作的效率以及跨生产环境完成任务的总体成功率。
亚马逊人工智能代理评估框架
为了满足这些需求，大规模部署在生产环境中的人工智能代理需要持续监控和系统评估，以及时检测和缓解代理衰退和性能下降。这要求代理评估框架简化端到端流程并提供近乎实时的问题检测、通知和问题解决。最后，纳入人机交互（HITL）流程对于审核评估结果至关重要，有助于确保系统输出的可靠性。
自动化 AI 代理评估工作流程通过四个步骤推动整体评估方法。