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AgentCore 优化预览：从生产追踪到 A/B 测试，打造智能体性能闭环
AI 智能体在发布时表现优异，但随着模型迭代、用户行为变化以及提示词在未预期场景中的复用，其性能会悄然退化。传统修复方式依赖人工排查：开发者翻阅追踪记录、形成假设、重写提示词、测试少量案例后发布修复，但此循环效率低下且易引入新问题。Amazon Bedrock AgentCore 现推出全新优化能力，补齐“观察-评估-改进”闭环中的关键环节。新功能包括：基于生产追踪和评估结果生成优化建议，自动改进系统提示词或工具描述；批量评估允许使用预定义测试数据集验证建议，并报告聚合分数以捕捉回归；A/B 测试通过 AgentCore Gateway 在真实流量中按比例分流，以置信区间和统计显著性报告对比结果。此外，当手工编写的测试场景不足时，可利用 LLM 驱动的模拟器生成用户行为数据集。这一系列工具将开发者从依赖直觉的调试模式中解放出来，转向数据驱动的系统化优化流程，使智能体质量维护从周/月级周期提升至日常可持续改进。
