Négy területen javasolja ellenőrizni az önálló AI-ügynököket az AWS

Feladatkör és kikényszeríthető korlátok

Az AWS egy október 15-i bejegyzésben ismertette Trust in Depth megközelítését: meg kell határozni az ügynök feladatát, azonosítani a felhatalmazót, működés közben érvényesíteni a korlátokat, majd megvizsgálni a történteket. Az önállóság bővítését ahhoz köti, hogy a csapat bizonyítékot szerezzen a szabályok betartatásáról, valamint a hibák felismerhetőségéről és kezelhetőségéről.

Az AgentCore-ra építő csapatoknak a Policy dokumentációja az ügynök saját kódján kívül működő ellenőrzéseket ír le. Az AgentCore Gatewayen áthaladó kéréseket az eszközök elérésének engedélyezése előtt értékelik. A szabályok függhetnek az azonosítástól, az eszközhívás paramétereitől és a munkamenet korábbi lépéseitől, például előírhatnak jóváhagyást egy átutalás előtt. Ez konkrét helyet ad a munkafolyamat előfeltételeinek kikényszerítéséhez.

Azonosítás és a feladatteljesítés értékelése

Az AgentCore Identity dokumentációja a szoftveres munkaterhelésekhez rendelt azonosítókat, továbbá a hitelesítés, a jogosultságkezelés és a hozzáférési adatok kezelésének szerepét mutatja be, amikor az ügynök a felhasználó nevében AWS-erőforrásokat vagy külső szolgáltatásokat ér el. Egy bevezetés felülvizsgálatakor így az alkalmazás tervezett feladata mellett külön tisztázandó kérdés az ügynök azonossága és az, hogyan jut hozzá a szolgáltatások hozzáférési adataihoz.

Végül az Evaluations dokumentációjából kiderül, hogy az ügynök működési nyomait nyelvi modellek pontozzák, beépített vagy egyedi értékelőkkel. A szolgáltatás a feladatteljesítmény, a szélső esetek és a következetesség vizsgálatát támogatja a bevezetés előtt és után. Vásárlóként érdemes rákérdezni, pontosan mely feladatokat és hibalehetőségeket értékelik. Mivel modellalapú értékelésekről van szó, a pontszámokat az ügynökre bízott konkrét munka összefüggésében kell értelmezni.