AWS 教程：用 AgentCore Evaluations 给多智能体系统做可解释性评估
AWS ML Blog · rss · 2026-10-05
AWS 发文讲解如何用 Amazon Bedrock AgentCore Evaluations 评估多智能体系统的准确性与可解释性。背景是企业级 agent 不能只看回复质量，还需验证工具选择、流程执行与业务约束遵守情况。
文章以虚构零售公司 AnyCompany 的供应链决策系统为例：用 Strands Agents SDK 构建一个编排 agent 加优化、配送、路由、分析四个子 agent，工具通过 AgentCore MCP Server 挂接，并启用 Memory 与 Observability。
评估采用三层方法：第一层用内置评估器（Helpfulness、工具选择准确率、指令遵循等）做基线；第二层加自定义评估器编码业务规则（约束满足、路线可行性、SQL 正确性、数据接地、计划一致性）；第三层专门加可解释性评估器，验证 agent 是否明确说明决策依据、引用数据或工具输出、解释成本与服务水平等权衡。评估支持按需模式（开发基准、回归测试、CI/CD 门禁）与在线模式（采样生产 trace 自动评分并推送 CloudWatch 告警）。
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