Rescale 五天打造测试失败 AI 分诊 agent，用 Claude 分类自动路由
AWS ML Blog · rss · 2026-10-23
AWS ML Blog 详述 Rescale 如何基于 AI-DLC 方法和 Strands Agents 构建智能分诊 agent，自动分类并路由每夜端到端测试失败，从问题定义到预发部署仅用 5 天，数周内上线生产。
工作流程：夜间 Playwright 测试套件失败后触发 agent，调用 Amazon Bedrock 上的 Claude Opus 4.8 将失败归为基础设施/代码 bug/不稳定测试/环境问题四类；检索历史失败模式知识库补充上下文；通过 MCP 查询 pod 日志取证；生成带文件引用与修复建议的结构化报告供工程师审核。
AI-DLC 方法要点：
- 「AI 执行、人类决策」：AI 出计划与代码，关键边界由人拍板
- Mob Elaboration / Mob Construction 群体会议取代异步交接，实时决策
- 5 天工作坊中团队回答了 20+ AI 澄清问题， consolidate 为 4 个工作单元
- 建设期两次架构调整：AgentCore 迁到已有 Argo 的 EKS 集群；日志源从第三方换到 CloudWatch，MCP 模式不变
值得注意的是读工具返回结论而非原始行、人类审批生产变更等设计。
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