Внедрение AI-агентов в бизнес-процессы сталкивается с проблемой: агенты могут выдавать уверенные, но неверные ответы, что разрушает доверие пользователей и приводит к ошибочным решениям.
AWS Sales, Marketing и Global Services создали многоагентную систему, которая помогает продавцам и руководителям получать точные бизнес-данные на естественном языке, заменяя часы ручного анализа.
Для контроля качества AWS разработал AgentCore Evaluations — фреймворк, который непрерывно проверяет корректность ответов агентов, выявляет ошибки и связывает их с конкретными причинами в данных, коде или промптах.
Система учитывает сложность обновлений: изменения данных, кода и промптов должны быть синхронизированы, иначе качество падает, что было подтверждено тестами с падением успешности с 78% до 38%.
Подход AWS показывает, что качество AI-агентов должно стать неотъемлемой частью их работы, а не последним этапом контроля, чтобы обеспечить надежность и масштабируемость решений.
Для бизнеса, внедряющего AI-агентов, критично иметь систему непрерывного контроля качества, чтобы избежать скрытых ошибок и сохранить доверие клиентов и сотрудников. AWS предлагает готовое решение, которое можно адаптировать для сложных многоагентных систем.
Материал подготовлен редакцией VOSHOD по открытому источнику. Мы сокращаем и адаптируем текст, чтобы выделить практический смысл.