Как контролировать AI-агентов: валидация ответов на Bedrock

Контроль AI-агентов — критическая задача при внедрении ИИ. Amazon Bedrock AgentCore теперь поддерживает кастомные Lambda-based evaluators — функции, которые проверяют ответы AI-агентов на лету перед тем, как они попадут к пользователю.

Что такое evaluators AI-агентов?

Evaluators — это валидаторы, которые проверяют качество, безопасность и фактическую корректность ответов, сгенерированных агентом.

Зачем нужны кастомные evaluators?

Встроенные проверки не ловят domain-specific ошибки. Кастомные evaluators позволяют создать проверки, ориентированные на конкретный домен.

Как контролировать ответы AI-агентов?

Через валидаторы (evaluators), которые проверяют качество, безопасность и фактическую корректность на лету. Amazon Bedrock встроенно поддерживает проверки на hallucinations и стиль, плюс позволяет написать свои для domain-specific ошибок.

Зачем нужны кастомные evaluators для нейросетей?

Generic проверки не ловят domain-specific ошибки. Финансовому агенту нужны валидаторы на корректность расчётов, медицинскому — на безопасность рекомендаций. Lambda-evaluators в Bedrock позволяют писать проверки под конкретный business case.