官方來源· AWS Artificial Intelligence· AI· 發布於 2026年10月5日

AWS 示範以 AgentCore Evaluations 檢驗供應鏈多代理系統

AWS 以虛構零售商 AnyCompany Retail 為例,展示一套由協調代理與四個專責代理組成的供應鏈決策系統,並說明如何用 Amazon Bedrock AgentCore Evaluations 評估代理的準確度、任務成效與可解釋性。

AWS 示範以 AgentCore Evaluations 檢驗供應鏈多代理系統

完整報導

AWS 最新技術示範聚焦於如何評估多代理系統在真實情境中的準確度、任務成效與可解釋性。示範以虛構的跨國零售商 AnyCompany Retail 為例,設定庫存配置、配送調整、庫存健康分析,以及路線或履約模擬等需求。Amazon Bedrock AgentCore Evaluations 已於 2026 年 3 月 31 日正式推出;AWS 將其描述為可在開發與正式環境評估代理表現的全託管功能。

示範架構以 Strands Agents SDK、Amazon Bedrock AgentCore MCP Server 和 Amazon Bedrock AgentCore Evaluations 建置,包含一個協調代理及四個專責代理,分別處理最佳化、配送、路線與分析。協調代理接收規劃者的請求,再把工作交由以工具形式提供功能的專責代理處理。每個代理都在 Amazon Bedrock AgentCore runtime 上執行,並啟用 AgentCore memory 與 observability;代理迴圈則使用 Amazon Bedrock 上的基礎模型。

各代理也連接不同類型的工具:最佳化代理透過 MCP 工具呼叫模擬 Amazon API Gateway REST 介面;配送代理使用建議 API 提出庫存調撥方案;路線代理透過物流 API 取得承運商與路線建議;分析代理則回答供應鏈診斷問題。AWS 將 AgentCore Evaluations 定位為可檢視代理品質的方式,並把它與 Amazon Bedrock Guardrails 區分:前者評估執行後的代理品質,後者在執行期間施加安全限制。Guardrails 的設定項目包括內容過濾、拒絕主題偵測與 grounding 驗證。

為什麼值得注意

多代理工作流程會經過工具選擇、工作分派與多個專責步驟;AWS 的示範把這些環節放進同一個供應鏈案例中檢視。它也清楚區分了品質評估與執行中的安全限制,讓讀者能分辨兩者在代理系統中的不同用途。

來源證據

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主要證據

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  • 官方AWS Artificial Intelligence文件原始來源

    Evaluating multi-agent systems for explainability and helpfulness with Amazon Bedrock AgentCore

    Kanishk Mahajan

    “Multi-agent systems need deeper guarantees than fluent responses: they must select the right tools, respect constraints, and explain their decisions. Learn how to build a Strands-based multi-agent supply chain decisioning system and evaluate it with Amazon Bedrock AgentCore Evaluations using built-in, custom, and explainability evaluators.”

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