エージェントのパフォーマンスループを導入：AgentCore最適化機能をプレビュー開始
Amazon AWS AI Blog / 2026/5/5
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要点
- Amazon Bedrock AgentCoreでは、生成した改善案を生産環境のトレースと体系的な検証で裏づけることで、時間とともに起きる品質劣化（ドリフト）に対処する「エージェントのパフォーマンスループ」機能を追加します。
- 同機能は、指定した評価者（evaluator）に合わせて、システムプロンプトやツール説明の最適化につながる改善提案を、生産環境のトレースと評価出力の分析から生成します。
- 改善提案は、あらかじめ定義したテストデータセットに対してバッチ評価を行い、重要な既知ケースでの退行（リグレッション）を検出できます。
- さらに、検証手段として、LLMベースのアクターでエンドユーザー役のデータセットをシミュレートする方法と、エージェントのバージョン間で制御比較するA/Bテストの方法の2通りも用意されます。
- 今回のプレビューは、直感に頼った手作業のトレース調査からの依存を減らし、データに基づくより迅速な反復を実現するための取り組みとして位置づけられています。
Generate recommendations from production traces, validate them with batch evaluation and A/B testing, and ship with confidence. AI agents that perform well at launch don’t stay that way. As models evolve, user behavior shifts, and prompts get reused in new contexts they were never designed for. Agent quality quietly degrades. In most teams, the improvement […]
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