检测 AI 代理的静默行为故障

如果你正在大规模运营 AI 代理，你可能遇到过这种情况：仪表盘上所有指标都是绿色——99% 的完成率、健康的延迟、零错误峰值。然而，客户投诉却不断涌入，反馈错误的结果。例如，订单修改从未真正执行，产品显示“有货”但库存 API 已超时，或者审批步骤被跳过。这些是行为故障，与基础设施问题不同。它们从系统角度看执行成功，通过健康检查，但只有通过客户升级才能被发现，往往在影响大量用户数周后才被察觉。

即使对于产生错误信号的故障，也存在另一个挑战：当一个代理每天服务数千个会话并积累数百个错误时，哪些错误值得优先关注？检查单个追踪可以揭示一个会话中发生了什么，但无法告诉你这是一个影响 30% 流量的模式，还是一个影响三个会话的边缘案例。Amazon Bedrock AgentCore 优化提供了洞察，帮助你发现、解释并优先处理已部署 AI 代理中的行为故障，包括那些从不产生错误信号的静默故障。

洞察功能在现有可观测性堆栈之上运行。它消耗你的工具已经收集的追踪数据，并将其转化为可操作的行为智能。这提供了一种调查能力，帮助你理解影响代理性能的更大模式，超越单个会话故障。每个会话分析方法从每个会话中提取一个或多个属性，然后独立聚类，每个聚类被总结以增强可解释性。最终的报告提供排名后的失败模式发现、用户意图分析和执行洞察。

在失败模式发现中，AgentCore 针对结构化行为故障类型分类法分析每个会话追踪。它检测 11 个类别，包括幻觉、错误操作、任务指令违规、编排错误、上下文处理问题等。分析基于策略合规性和行为正确性，而非仅依赖错误信号。每个检测到的故障产生追踪中的位置、类别和自然语言描述。然后，洞察将这些描述分组为聚类，从而在数百个会话中呈现一个命名的模式，而非数百个单独的追踪条目。

对于每个失败聚类，AgentCore 通过执行图向后追踪以确定失败原因。会话表示为跨度图（推理调用、工具执行、子代理调用），系统在推理因果关系之前修剪与失败无关的分支。这种修剪使长会话的根因分析变得可行，将 50 步工作流缩小到导致失败的具体执行路径。输出提供根因位置、因果分类和修复建议（系统提示更改、工具描述更新或基础设施工作）。

除了失败，AgentCore 还提取用户意图分析和执行洞察。用户请求聚类嵌入并分组用户发送的实际提示，揭示生产中的用例分布。执行摘要提取代理采取的方法和结果，显示代理的策略、会话中动作的进展，以及代理实际行为与设计意图的偏差。这弥合了“我们构建代理做什么”和“代理在规模上实际做什么”之间的差距。

要点

• 静默行为故障是 AI 代理在系统层面执行成功但输出错误结果的问题，传统监控无法检测。
• Amazon Bedrock AgentCore 优化通过聚类分析数百个会话，自动发现并排名失败模式，帮助开发者优先修复影响最大的问题。
• 该工具提供根因分析和修复建议，包括系统提示更改、工具描述更新或基础设施工作。
• 用户意图分析和执行洞察帮助开发者了解代理在真实场景中的行为偏差，优化代理设计。
• 洞察功能将可观测性从被动追踪转向主动模式检测，提升代理的可靠性和用户体验。