Оглавление

Amazon Web Services представляет новые возможности наблюдаемости в сервисе Amazon Bedrock AgentCore, которые позволяют разработчикам отслеживать и анализировать работу AI-агентов в реальном времени. Новый функционал направлен на решение одной из ключевых проблем промышленного внедрения AI-агентов — недостаточной прозрачности их принятия решений.

Что изменилось в Amazon Bedrock AgentCore

Система наблюдаемости в AgentCore предоставляет детализированную телеметрию по всем аспектам работы AI-агентов:

  • Трассировка цепочек рассуждений (reasoning chains) с временными метками
  • Мониторинг использования инструментов и их эффективности
  • Детализация затрат на обработку запросов
  • Визуализация рабочего процесса агентов с возможностью диагностики узких мест

Разработчики получают доступ к панели мониторинга, которая отображает ключевые метрики производительности, включая задержки, успешность выполнения операций и использование вычислительных ресурсов.

Техническая реализация

Система построена на архитектуре, которая автоматически собирает данные из различных компонентов AgentCore:

  1. Orchestration Engine — отслеживает планирование и выполнение задач
  2. Tool Use — мониторит использование внешних инструментов и API
  3. Memory System — анализирует работу кратковременной и долговременной памяти агента
  4. Knowledge Bases — отслеживает взаимодействие с базами знаний

Все данные агрегируются в Amazon CloudWatch, что позволяет настраивать пользовательские дашборды и автоматические оповещения.

Наблюдаемость — это не просто модное слово, а критически важный компонент для AI-систем, готовых к промышленному использованию. AWS наконец-то догоняет специализированные платформы в этом аспекте, хотя и с характерным для облачных гигантов запаздыванием. Интересно, сколько времени потребуется другим крупным игрокам чтобы предложить аналогичный функционал.

Практическое применение

Новые возможности особенно важны для:

  • Финансовых учреждений, требующих аудитируемость всех операций
  • Медицинских приложений с строгими требованиями к отслеживаемости
  • Крупных предприятий со сложными бизнес-процессами
  • Разработчиков, оптимизирующих стоимость работы AI-агентов

Система позволяет идентифицировать проблемы в цепочках рассуждений, оптимизировать использование инструментов и снижать операционные затраты за счет анализа паттернов использования.

По материалам AWS Machine Learning Blog.