Avaliar agentes de IA conversacional com Amazon Bedrock

1. Os agentes de IA conversacional estão se tornando cada vez mais populares em várias indústrias, mas sua natureza dinâmica torna os métodos de teste tradicionais desafiadores. 2. Os seguintes são dores de cabeça comuns no desenvolvimento de agentes de IA conversacional: testes tediosos e repetitivos, dificuldade em estabelecer casos de teste adequados e depuração e rastreamento complexos. 3. A Avaliação de Agente, uma solução de código aberto que usa grandes modelos de linguagem (LLMs) no Amazon Bedrock, aborda essas lacunas, permitindo a avaliação e validação abrangentes de agentes de IA conversacional em larga escala. 4. A Avaliação de Agente oferece suporte a serviços populares, orquestração de conversas concorrentes, ganchos configuráveis para validar ações, integração em pipelines CI/CD, um resumo de teste gerado e traços detalhados para depuração. 5. Neste post, demonstramos como simplificar o teste de agentes virtuais em larga escala usando o Amazon Bedrock e a Avaliação de Agente. 6. A visão geral da solução inclui a criação de um plano de teste com três componentes configuráveis: alvo, avaliador e teste. 7. O plano de teste define a funcionalidade do alvo e como o usuário final interage com o alvo, incluindo uma série de etapas que representam interações e resultados esperados. 8. O fluxo de trabalho de avaliação envolve o avaliador raciocinando e avaliando respostas com base no plano de teste, com a capacidade de iniciar a conversa e avaliar as respostas do agente-alvo. 9. A visão geral do caso de uso envolve desenvolver um agente de processamento de reclamações de seguro usando Agentes para Amazon Bedrock e testar sua capacidade de buscar e recuperar informações relevantes de reclamações existentes. 10. Os passos para integrar a Avaliação de Agente com pipelines CI/CD incluem escrever casos de teste, configurar ações do GitHub, configurar credenciais AWS e executar o teste.