Utvärdera konversations-AI-agenter med Amazon Bedrock

1. Samtals-AI-agenter blir allt mer populära över industrier, men deras dynamiska natur gör att traditionella testmetoder är svåra. 2. Följande är vanliga smärtor i utvecklingen av samtals-AI-agenter: tråkiga och upprepade tester, svårigheter att ställa in rätt testfall och komplex felsökning och spårning. 3. Agent Evaluation, en öppen källkodslösning som använder stora språkmodeller (LLM) på Amazon Bedrock, täcker dessa luckor genom att möjliggöra omfattande utvärdering och validering av samtals-AI-agenter i stor skala. 4. Agent Evaluation erbjuder stöd för populära tjänster, orkestrering av samtidiga konversationer, konfigurerbara hakar för att validera åtgärder, integration i CI/CD-pipelines, en genererad testsummering och detaljerade spår för felsökning. 5. I detta inlägg visar vi hur man kan strömlinjeforma virtuella agenttester i stor skala med hjälp av Amazon Bedrock och Agent Evaluation. 6. Lösningsöversikten innefattar att skapa en testplan med tre konfigurerbara komponenter: mål, utvärderare och test. 7. Testplanen definierar målets funktion och hur slutanvändaren interagerar med målet, inklusive en serie steg som representerar interaktioner och förväntade resultat. 8. Utvärderingsarbetsflödet innebär att utvärderaren resonerar och bedömer svar baserat på testplanen, med möjlighet att initiera konversationen och utvärdera målagentens svar. 9. Användningsöversikten innefattar att utveckla en försäkringsanspråkshanteringsagent med hjälp av Agenter för Amazon Bedrock och testa dess förmåga att korrekt söka och hämta relevant information från befintliga anspråk. 10. Stegen för att integrera Agent Evaluation med CI/CD-pipelines innefattar att skriva testfall, ställa in GitHub Actions, konfigurera AWS-autentiseringsuppgifter och köra testet.