AWS 发布 Agent 评测指南:内置评估器 + DeepEval/AutoEval 实操
AWS ML Blog · rss · 2026-11-11
AWS ML 博客发布 Bedrock AgentCore Evaluations 的 agent 评测实战指南,核心方法论与工具体系:
- 先定义业务成果,再选指标:不要从指标名称出发,而是三步走——用业务语言定义成功(如客服首触解决率)、拆解为可观察行为(完成目标、跨轮连贯、合规、正确调用工具)、把每个行为映射到 trace 级或 session 级评估器。
- 三类评估器:AWS 官方内置(如 GoalSuccessRate、Faithfulness、ToolParameterAccuracy 等 15+ 个,含轨迹顺序比对 TrajectoryExactOrderMatch);DeepEval 托管的开放指标(TaskCompletion、ConversationCompleteness、KnowledgeRetention、PIILeakage 等,擅长多轮对话场景);AutoEval 特化信号(检测 prompt injection 的 Security、识别过度谨慎的 Possible、面向消费级 agent 的 Humor)。
- 自定义评估器:可基于内置/第三方评估器替换 judge 模型、修改 prompt 或评分细则;文档中的 prompt 模板库包含每个评估器的完整定义与 judge prompt,可用 ListEvaluators API 获取全量目录。
- 多维度评估器:一次 judge 调用同时返回各维度独立分数(如「准确但不合规」「解决但态度差」),避免单一综合分掩盖单项失败。
适合需要在生产环境系统性评估 agent 行为的工程团队参考。
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