AI注目記事のキュレーターページ

生産用の人工知能（AI）エージェントは、静かに失敗することがあります。彼らはもっともらしいが不正確な回答を返したり、無限の推論ループに入ったり、エラーアラートをトリガーせずに間違ったツールを選択したりします。これらの失敗は、標準のログやメトリクスが意思決定の過程を捉えないため、生産エージェントの動作をデバッグするのを難しくします。Amazon Bedrock AgentCore Observabilityは、メトリクス、トレース、構造化ログの3つのレイヤーでエージェントの実行を可視化することで、これらのデバッグの課題に対処します。これにより、失敗が発生したことを検出するだけでなく、なぜそれが起こったのかを理解することができます。この投稿では、組み込みの可視化機能を使用して生産エージェントの失敗をデバッグする方法を学びます。一般的な失敗パターンを通じて、エージェントの動作をトレースとメトリクスで分析し、無限ループやツール呼び出しの失敗などの問題を解決するための構造化されたワークフローを提供します。これは2部構成のシリーズの第1部です。第2部では、パフォーマンスの最適化とメモリ管理について説明します。