# シミュレーション
<a name="simulation"></a>

シミュレーションでは、LLM-backed アクターによって生成された動的なマルチターン会話に対してエージェントを評価できます。固定スクリプトを再生する代わりに、ペルソナと目標を使用してアクタープロファイルを定義し、シミュレーションエンジンがエージェントとの現実的な会話を促進します。

シミュレートされたシナリオは、事前定義されたシナリオに使用されるのと同じ[データセットランナー](dataset-evaluations.md)と統合されます。データセットにシミュレートされたシナリオを含め、ランナーにシミュレーション設定を設定すると、ランナーはアクターのライフサイクルを内部で処理します。

<a name="simulation-types"></a> **シミュレーションタイプ** 

Amazon Bedrock AgentCore は、次のシミュレーションタイプをサポートしています。
+  **ユーザーシミュレーション:** LLM-backed アクターは、エージェントとやり取りするエンドユーザーの役割を果たします。アクターにはペルソナ (特性、コンテキスト) と目標があり、目標が達成されるか、ターン制限に達するまでリアルなユーザーメッセージを生成します。ユーザーシミュレーションを使用して、エージェントがさまざまなユーザー動作、オープンエンドの会話、エッジケースを大規模にどのように処理するかをテストします。

<a name="simulation-prerequisites"></a> **前提条件** 
+ シミュレーションの追加: `pip install 'bedrock-agentcore[simulation]'` 

  これにより、動的な会話ターンの生成に使用されるアクターシミュレーションエンジンがインストールされます。
+  AWS Amazon Bedrock 経由でアクターモデルを呼び出すアクセス許可を持つ 認証情報。アクターは別の LLM 呼び出しとして実行されるため、ランナーが使用する認証情報には、 で指定されたモデルの`bedrock:InvokeModel`アクセス許可が必要です`SimulationConfig.model_id`。
+ すべての[データセット評価の前提条件](dataset-evaluations.md)が適用されます。

**Topics**
+ [ユーザーシミュレーション](user-simulation.md)