AWS、AIエージェント評価の生産用ブループリントを公開

記事の3ポイント

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   課題と解決策の具体化

   Motorway は AI エージェントによる車両検索で生じるツール選択エラーや文脈の逸脱といった課題に対し、評価パイプライン導入により誤り率を1/8から1/50に削減し、問題検出時間を数時間から数分に短縮した。

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   二段階評価戦略の実装

   開発時のテストにはオープンソースの「strands-agents-evals」を、本番環境の監視には「Amazon Bedrock AgentCore Evaluations」を用いる2フェーズ構成を採用した。

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   3層評価フレームワーク

   ツールの使用状況、推論能力、出力品質という3つのレイヤーにわたる評価体系を構築し、リリース時の品質ゲートとして機能させる仕組みを提供している。