AgentCore示範智能體故障定位與修正

2026年10月31日，DEV Community 刊文介紹作者如何使用 Amazon Bedrock AgentCore 建立智能體品質迴圈，並以費用審核智能體作出錯誤決策作為案例。作者先透過追蹤及評估檢視智能體的工具呼叫；案例記錄共有22個工具 spans，當中沒有任何貨幣換算呼叫。其後，作者更新提示詞，並以 A/B 測試驗證修正效果：品質評分由2.0升至4.0（滿分5分），p值為0.00043。報道以這個流程示範如何結合可觀測性、評估與優化，定位智能體故障、調整提示詞及檢驗品質變化。

AI 根據報道生成 · 2 小時前更新

還沒有足夠的連續觀測數據，暫不繪製趨勢。