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介绍代理质量循环：AgentCore Optimization 现已提供预览版
根据生产跟踪生成建议，通过批量评估和 A/B 测试对其进行验证，然后放心发货。在发布时表现良好的人工智能代理不会一直保持这种状态。随着模型的发展，用户行为发生变化，提示会在从未设计过的新环境中被重用。代理质量悄然下降。在大多数团队中，改进 [...]
来源:亚马逊云科技 _机器学习根据生产跟踪生成建议，通过批量评估和 A/B 测试对其进行验证，然后放心发货。
在发布时表现良好的人工智能代理不会一直保持这种状态。随着模型的发展，用户行为发生变化，提示会在从未设计过的新环境中被重用。代理质量悄然下降。在大多数团队中，改进过程看起来仍然相同：没有自动反馈循环，当用户抱怨时，开发人员会仔细阅读跟踪，形成假设，重写提示，测试一些案例，然后发布修复程序。然后循环重复，通常会为不同的用户引入新问题。截至今天，Amazon Bedrock AgentCore 为您提供了手动调试或构建自定义实施的部分：检查评估分数以检测质量下降，深入研究跟踪以确定根本原因并使用改进的配置更新代理。开发人员是依赖直觉而不是系统数据支持证据的性能引擎。专门的科学团队和大型集中基准测试会有所帮助，但对于大多数产品团队来说，它们既不是实用的，也不是及时的解决方案。即使您拥有该机器，它也往往以每周或每月为周期移动，而代理每天都在生产中漂移。
AgentCore 是大规模构建、连接和优化代理的平台，并在基础设施层强制执行安全性。成千上万的开发人员已经使用 AgentCore 来构建能够跨复杂工作流程进行推理、规划和操作的代理。今天，我们宣布 AgentCore 中的新功能，可完成代理性能和质量的观察、评估、改进循环：建议和两种验证它们的方法。
循环在实践中如何运行
以下是模型升级场景中循环的运行方式。任何更改的模式都是相同的：提示重构、工具集更新、框架升级。
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