• amazon-bedrock
• artificial-intelligence

• Amazon Bedrock AgentCoreがレコメンデーション、バッチ評価、A/Bテストの3つの最適化機能をプレビューで提供開始
• レコメンデーション機能は本番トレースと評価出力を分析し、最適化されたシステムプロンプトとツール説明を自動生成
• バッチ評価により、事前定義されたテストケースに対してレコメンデーションを検証可能
• A/Bテストにより、テストセットまたはライブトラフィックに対して統計的有意性をもって変更を検証可能
• すべてのレコメンデーションはデプロイ前にユーザーの承認が必要
• これらの機能により、AIエージェントの観察・評価・改善のループが完成
• AgentCore Evaluationsが利用可能なすべてのAWSリージョンで使用可能

Amazon Bedrock AgentCoreが、AIエージェントの本番環境におけるパフォーマンス改善サイクルを完成させる新機能（レコメンデーション、バッチ評価、A/Bテスト）をプレビューとして提供開始しました。これにより、開発者は観察・評価・改善のループを体系的に実行できるようになります。

Amazon Bedrock AgentCoreが、レコメンデーションとパフォーマンスを検証するための2つの方法（バッチ評価とA/Bテスト）を提供開始しました。
これにより、本番環境におけるAIエージェントの観察・評価・改善のループが完成します。
これまで、評価結果を具体的で検証済みの改善に変換するには、体系的なアプローチではなく、開発者の手動介入と直感に頼る必要がありました。
レコメンデーション、バッチ評価、A/Bテストにより、開発者は評価で明らかになった問題に対処するためのツールを手に入れました。

モデルの進化やユーザー行動の変化に伴い、エージェントの品質は時間とともに静かに低下していきます。
レコメンデーション機能は、AgentCoreが生成した本番トレースと評価出力を分析し、特定のワークロードに合わせた最適化されたシステムプロンプトとツール説明を作成します。
バッチ評価は、事前定義されたテストケースに対してレコメンデーションを検証するために使用されます。
A/Bテストは、事前定義されたテストセットまたはライブの本番トラフィックに対する制御されたA/Bテストを通じて、これらのレコメンデーションをさらに検証し、変更が昇格される前に統計的有意性が報告されます。
すべてのレコメンデーションは、出荷前にお客様の承認が必要です。

これらの機能を合わせることで、エージェントのパフォーマンス改善サイクルが完成します。
エージェントは単に実行されるだけでなく、お客様の条件で改善されていきます。
最適化機能は、AgentCore Evaluationsが利用可能なすべてのAWSリージョンで使用できます。
詳細については、AgentCoreのドキュメントをご覧ください。

• Amazon Bedrock
• Amazon Bedrock AgentCore

• Amazon Bedrock AgentCoreは、Amazon Bedrockの機能の一部として提供されるAIエージェントの運用・最適化プラットフォームです。AIエージェントの本番環境での動作を観察（トレースの収集）、評価（パフォーマンスの測定）、改善（レコメンデーション、バッチ評価、A/Bテストによる最適化）するための一連のツールを提供します。これにより、開発者はAIエージェントを継続的に改善し、品質を維持・向上させることができます。
• Amazon Bedrockは、AWSが提供するフルマネージド型の生成AI サービスです。Amazon、Anthropic、Meta、Mistral AIなどの主要なAIプロバイダーが提供する基盤モデル（Foundation Model）にAPIを通じてアクセスでき、生成AIアプリケーションの構築、カスタマイズ、デプロイを行うことができます。モデルの選択、ファインチューニング、RAG（検索拡張生成）などの機能を提供し、セキュリティとプライバシーを確保しながら生成AIを活用できるプラットフォームです。

• https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/agentcore-regions.html
• https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/optimization.html