Simulación
La simulación le permite evaluar a su agente en función de las conversaciones dinámicas y de varios turnos generadas por LLM-backed los actores. En lugar de reproducir guiones fijos, usted define los perfiles de los actores con personajes y objetivos, y el motor de simulación genera conversaciones realistas con su agente.
Los escenarios simulados se integran con los mismos conjuntos de datos que se utilizan para los escenarios predefinidos. Incluye escenarios simulados en su conjunto de datos, establece una configuración de simulación en el ejecutor y este gestiona el ciclo de vida del actor internamente.
Tipos de simulación
Amazon Bedrock AgentCore admite los siguientes tipos de simulación:
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Simulación de usuario: un LLM-backed actor interpreta el papel de un usuario final que interactúa con su agente. El actor tiene una personalidad (rasgos, contexto) y un objetivo, y genera mensajes de usuario realistas hasta que se alcanza el objetivo o se alcanza un límite de turnos. Utilice la simulación de usuario para comprobar a gran escala cómo gestiona su agente los distintos comportamientos de los usuarios, las conversaciones abiertas y los casos extremos.
Requisitos previos
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El extra de la simulación:
pip install 'bedrock-agentcore[simulation]'Esto instala el motor de simulación de actores que se utiliza para generar turnos de conversación dinámicos.
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AWS credenciales con permisos para invocar el modelo actor a través de Amazon Bedrock. El actor se ejecuta como una llamada LLM independiente, por lo que las credenciales utilizadas por el corredor deben tener el
bedrock:InvokeModelpermiso para el modelo especificado en.SimulationConfig.model_id -
Se aplican todos los requisitos previos de evaluación del conjunto de datos.
