使用 Amazon Bedrock 评估对话式 AI 代理

1.跨行业中的人工智能对话代理变得越来越流行，但是它们的动态特性使传统的测试方法变得具有挑战性。 2.在开发人工智能对话代理时，常见的痛点包括：繁琐且重复的测试、难以设置适当的测试用例、复杂的调试和跟踪。 3.Agent Evaluation是一种使用大型语言模型（LLM）在Amazon Bedrock上的开源解决方案，它可以在大规模上对人工智能对话代理进行全面的评估和验证。 4.Agent Evaluation支持流行的服务、并发对话的编排、可配置的钩子来验证操作、与CI/CD管道的集成、生成的测试摘要和详细的跟踪用于调试。 5.在本文中，我们将演示如何使用Amazon Bedrock和Agent Evaluation来大规模流畅测试虚拟代理。 6.解决方案概述包括创建一个测试计划，具有三个可配置的组件：目标、评估器和测试。 7.测试计划定义了目标的功能和最终用户与目标的交互方式，包括一系列步骤，表示交互和预期结果。 8.评估工作流程涉及评估器根据测试计划进行推理和评估响应，能够启动对话并评估目标代理的响应。 9.用例概述涉及使用Amazon Bedrock上的代理开发保险索赔处理代理，并测试其准确搜索和检索相关信息的能力。 10.将Agent Evaluation与CI/CD管道集成的步骤包括编写测试用例、设置GitHub Actions、配置AWS凭据和运行测试。