AWS 构建 AgentCore 生产级评测框架:agent 失败是静默的
AWS ML Blog · rss · 2026-10-17
AWS SMGS 团队分享基于 Amazon Bedrock AgentCore Evaluations 的生产级 agent 评测框架,用于服务全球销售团队的多 agent 系统。
核心问题:agent 不同于传统软件,失败是「静默的」——延迟正常、错误率平稳,但答案悄悄变错。发布前评估 Customer Insights Agent 时就发现了典型错误:
- 把客户某服务三个月营收 $410.08 报成「$410.08 Million」
- 收入标签口径错误(含/不含调整项混淆)
- 给出数据中根本不存在的 ARR 估算
- 把自己的计算结果包装成有来源的事实
同时监控全绿——监控只证明系统响应了,不证明答案正确。协调发布也是风险源:数据、工具、prompt 三方变更落地时间错开时,一次预发测试通过率从 78% 掉到 38%。
框架要点:
- 系统含多个专职 sub-agent:Performance Insights(销售业绩叙述)、Customer Insights(客户 360 视图)、Data Insights(text-to-SQL),按用户区域和角色权限做数据隔离
- 评测覆盖五个维度:safety、quality、performance、cost、operations
- 落地模式包括 CI/CD 回归门禁、金丝雀评分、漂移检测与自动化反馈闭环
- 配套 Bedrock Guardrails、CloudWatch、S3/Redshift(评测持久化)、Quick(看板)、Lambda(自定义评估器)
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