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AIエージェントを大規模に運用している場合、Amazon Bedrock AgentCoreは、ダッシュボードがすべて正常を示しているにもかかわらず、顧客からの不満が寄せられるという、検出が難しい障害のカテゴリを明らかにします。99%の完了率、健康なレイテンシ、エラーのスパイクはゼロ。しかし、実際には実行されていない注文の変更や、在庫APIがタイムアウトした際に「在庫あり」と報告された商品など、行動上の失敗が発生しています。これらはインフラの問題とは異なり、システムの観点からは成功したように見えます。エラー信号を生成しないサイレントな失敗を特定するために、Amazon Bedrock AgentCore最適化は、デプロイされたAIエージェントの行動上の失敗を発見、説明、優先順位付けするための洞察を提供します。この洞察は、受動的なトレース検査から能動的なパターン検出へと観測モデルをシフトさせ、失敗を見つけ、その範囲を理解し、優先順位に従って修正する手助けをします。この記事では、AgentCore最適化の洞察がどのように機能するか、設定方法、実際のエージェントに向けた場合に何が明らかになるかを説明します。