# Marcos de agentes compatibles
Amazon Bedrock AgentCore Evaluations evalúa a los agentes creados con marcos de agentes populares. Lo que un agente emite como telemetría y la forma en que se estructura esa telemetría dependen del **marco de agentes con el que se cree y de la biblioteca** de **instrumentación** que se utilice para grabarlo.
Para cada marco compatible, en esta sección se describe:
+ Las bibliotecas de instrumentación que puede utilizar.
+ Cómo instrumentar a su agente.
+ Cómo se ven los intervalos y los registros de eventos resultantes.
+ Cómo localiza el servicio de evaluación los valores que necesita, como el mensaje del usuario, la respuesta del agente y las llamadas a las herramientas.
AgentCore Evaluations es compatible con los siguientes marcos y bibliotecas de instrumentación. Solo es compatible con las versiones de Python de estas bibliotecas.
| Marco de agentes | Biblioteca de instrumentación | Nombre del ámbito | Versión recomendada |
| --- | --- | --- | --- |
| Strands Agents | Built-in (SDK de Strands Agents) | `strands.telemetry.tracer` | La más reciente |
| LangGraph | OpenTelemetry (`opentelemetry-instrumentation-langchain`) | `opentelemetry.instrumentation.langchain` | `>= 0.55.0` |
| LangGraph | OpenInference (`openinference-instrumentation-langchain`) | `openinference.instrumentation.langchain` | `>= 0.1.62` |
| Agentes de OpenAI | OpenTelemetry (`opentelemetry-instrumentation-openai-agents`) | `opentelemetry.instrumentation.openai_agents` | `>= 0.61.0` |
| Agentes de OpenAI | OpenInference (`openinference-instrumentation-openai-agents`) | `openinference.instrumentation.openai_agents` | `>= 1.5.0` |
| LlamaIndex | OpenTelemetry (`opentelemetry-instrumentation-llamaindex`) | `opentelemetry.instrumentation.llamaindex` | `>= 0.61.0` |
| LlamaIndex | OpenInference (`openinference-instrumentation-llama-index`) | `openinference.instrumentation.llama_index` | `>= 4.4.1` |
| ADK de Google | OpenInference (`openinference-instrumentation-google-adk`) | `openinference.instrumentation.google_adk` | `>= 0.1.13` |
| SDK de Claude Agent | OpenInference (`openinference-instrumentation-claude-agent-sdk`) | `openinference.instrumentation.claude_agent_sdk` | `>= 0.1.3` |
El **nombre del ámbito** es el valor del `scope.name` campo en cada registro de intervalo y evento. El servicio de evaluación lo usa para determinar si puede procesar un intervalo.
## Cómo lee el servicio una sesión
**Independientemente del marco, el servicio de evaluación reconstruye una sesión a partir de dos señales de telemetría: intervalos y registros de eventos**.**** Clasifica cada intervalo por su tipo y, a continuación, extrae su contenido:
1. **Identifique el tipo de tramo** a partir de los atributos específicos del marco. Un intervalo puede ser un **intervalo de invocación de un agente** (la ejecución del agente de nivel superior), un intervalo de **herramientas de ejecución (una sola llamada a una herramienta) o un intervalo** de **inferencia (una llamada de un solo modelo**).
1. **Extraiga los valores relevantes de los** atributos de cada intervalo o de su registro de eventos correlacionados. Por ejemplo, el mensaje del **usuario** proviene del mensaje humano (rol de usuario) que aparece en la entrada del agente, y la **respuesta del agente** proviene del mensaje de IA (rol de asistente) que aparece en la salida del agente.
Los nombres exactos de los atributos y las ubicaciones del contenido difieren según el marco y la biblioteca de instrumentación. La página [de intervalos, registros de eventos y señales de telemetría](supported-frameworks-telemetry.md) explica la estructura de los intervalos y los registros de eventos y dónde se encuentra el contenido. Las páginas por marco describen los atributos y los datos de ejemplo de cada marco compatible.
## Configure la observabilidad
Instrumentar a su agente es una parte de la producción de telemetría que el servicio de evaluación pueda leer. Antes de que la evaluación funcione de principio a fin, tu agente también debe tener habilitada la observabilidad y exportar sus intervalos y registros de eventos a Amazon. CloudWatch Realice los siguientes pasos:
1. Activa CloudWatch la búsqueda de transacciones, que es un requisito previo para la evaluación. Consulte [Habilitar la AgentCore observabilidad](observability-configure.md#observability-configure-builtin).
1. Habilite la observabilidad para su agente en función del lugar donde esté alojado:
+ Para los agentes alojados en Amazon Bedrock AgentCore Runtime, consulte [Habilitar la observabilidad en el código de agente para AgentCore-hosted ](observability-configure.md#observability-configure-custom) agentes.
+ Para ver los agentes alojados en Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS), Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon AWS EKS), Lambda u [otros](observability-configure.md#observability-configure-3p) entornos, consulte Habilitar la observabilidad para agentes alojados fuera de. AgentCore
## Ejemplos de agentes
Los siguientes ejemplos muestran a los agentes de Strands alojados fuera de Amazon Bedrock AgentCore Runtime que exportan telemetría a Amazon CloudWatch con ADOT. Se centran en la configuración de la observabilidad más que en la API de evaluación. Las muestras utilizan Strands, pero el mismo patrón de alojamiento y exportación de telemetría se aplica a otros marcos compatibles, como. LangGraph
+ **Amazon EKS:** [observabilidad de un EKS-hosted agente y un agente](https://github.com/awslabs/agentcore-samples/tree/main/06-workshops/06-AgentCore-observability/06-Agentcore-observability-for-eks-hosted-agent) de [Strands en Amazon EKS](https://github.com/awslabs/agentcore-samples/tree/main/03-integrations/agents-hosted-outside-runtime/agents-on-eks).
+ **Amazon ECS:** [agente de Strands en Amazon ECS](https://github.com/awslabs/agentcore-samples/tree/main/03-integrations/agents-hosted-outside-runtime/agents-on-ecs).
+ ** AWS Lambda:** [agente de hebras en AWS Lambda](https://github.com/awslabs/agentcore-samples/tree/main/03-integrations/agents-hosted-outside-runtime/agents-on-aws-lambda/02-agent-in-lambda).
**Topics**