Vurdere konversasjonelle AI-agenter med Amazon Bedrock

1. Samtale-AI-agenter blir stadig mer populære over industrier, men deres dynamiske natur gjør at tradisjonelle testmetoder er utfordrende. 2. Følgende er vanlige smertepunkter i utviklingen av samtale-AI-agenter: trøble og repetitive tester, vanskeligheter med å sette opp riktige testtilfeller og kompleks feilsøking og sporingsfunksjonalitet. 3. Agent Evaluation, en åpen kilde-løsning som bruker store språkmodeller (LLM) på Amazon Bedrock, tar for seg disse gapene ved å muliggjøre omfattende evaluering og validering av samtale-AI-agenter i stor skala. 4. Agent Evaluation tilbyr støtte for populære tjenester, orkestrering av samtidige samtaler, konfigurerbare hooks for å validere handlinger, integrering i CI/CD-pipelines, en generert testsum, og detaljerte spor for feilsøking. 5. I dette innlegget viser vi hvordan man kan strømlinjeform test av virtuelle agenter i stor skala ved hjelp av Amazon Bedrock og Agent Evaluation. 6. Løsningen omfatter å skape en testplan med tre konfigurerbare komponenter: mål, evaluator og test. 7. Testplanen definerer målets funksjonalitet og hvordan sluttbrukeren interagerer med målet, inkludert en serie av trinn som representerer interaksjoner og forventede resultater. 8. Evaluasjonsarbeidsflyten omfatter at evaluatoren resonerer og vurderer svar basert på testplanen, med muligheten til å initiere samtalen og evaluere målagentens svar. 9. Bruksområdet omfatter utvikling av en forsikringskravbehandling-agent med Agenter for Amazon Bedrock og testing av dens evne til å nøyaktig søke og hente relevante opplysninger fra eksisterende krav. 10. Trinnene for å integrere Agent Evaluation med CI/CD-pipelines omfatter å skrive testtilfeller, sette opp GitHub Actions, konfigurere AWS-credentials og kjøre testen.