Suivi du processus de raisonnement étape par étape de l’agent à l’aide de la trace
Chaque réponse d’un agent Amazon Bedrock est accompagnée d’une trace qui détaille les étapes qu’il a orchestrées. Cette trace vous aide à suivre le processus de raisonnement de l’agent qui le conduit à la réponse qu’il donne à ce moment de la conversation.
Utilisez la trace pour suivre le parcours de l’agent depuis l’entrée utilisateur jusqu’à la réponse qu’il renvoie. La trace fournit des informations sur les entrées des groupes d’actions que l’agent invoque et sur les bases de connaissances qu’il consulte pour répondre à l’utilisateur. En outre, la trace fournit des informations sur les sorties renvoyées par les groupes d’action et les bases de connaissances. Vous pouvez consulter le raisonnement utilisé par l’agent pour déterminer l’action qu’il entreprend ou la requête qu’il adresse à une base de connaissances. Si une étape de la trace échoue, la raison de cet échec est renvoyée. Utilisez les informations détaillées de la trace pour dépanner votre agent. Vous pouvez identifier les étapes au cours desquelles l’agent rencontre des problèmes ou celles au cours desquelles il produit un comportement inattendu. Vous pouvez ensuite utiliser ces informations pour réfléchir aux moyens d’améliorer le comportement de l’agent.
Structure de la trace
Si vous activez la trace, dans la réponse InvokeAgent, chaque chunk du flux est accompagné d’un champ trace qui est mappé à un objet TracePart. L’objet tracePart contient des informations sur l’agent et les sessions, ainsi que le processus de raisonnement de l’agent et les résultats de l’appel des fonctions d’API.
{ "agentId": "string", "agentName": "string", "collaboratorName": "string", "agentAliasId": "string", "sessionId": "string", "agentVersion": "string", "trace": { ...}, "callerChain": [{ "agentAliasArn": "agent alias arn" }] }
La liste suivante décrit les champs de l’objet TracePart :
-
agentId: identifiant unique de l’agent. -
agentName: nom de l’agent. -
collaboratorName: si la collaboration multi-agent est activée, nom de l’agent collaborateur. -
agentVersion: version de l’agent. -
agentAliasId: identifiant unique de l’alias de l’agent. -
sessionId: identifiant unique de la session avec l’agent. -
trace: contient le processus de raisonnement de l’agent et les résultats de l’appel des actions d’API. Voir ci-dessous pour plus d’informations. -
callerChain: liste des appelants entre l’agent qui a publié cette trace et l’utilisateur final.S’il s’agit d’un agent unique, ce champ contiendra l’ARN d’alias du même agent qui a publié la trace.
Si la collaboration multi-agent est activée, ce champ contiendra l’ARN d’alias de tous les agents qui ont transmis la demande d’utilisateur final à l’agent actuel.
Dans TracePart figure un champ trace qui est mappé à un objet Trace. La trace est affichée sous forme d’objet JSON à la fois dans la console et dans l’API. Chaque Étape de la console ou Trace de l’API peut être l’une des traces suivantes :
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PreProcessingTrace : trace l’entrée et la sortie de l’étape de prétraitement, au cours de laquelle l’agent contextualise et catégorise les entrées utilisateur et détermine si elles sont valides.
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OrchestrationTrace : trace l’entrée et la sortie de l’étape d’orchestration, au cours de laquelle l’agent interprète les entrées, invoque les groupes d’action et interroge les bases de connaissances. L’agent renvoie ensuite la sortie pour poursuivre l’orchestration ou pour répondre à l’utilisateur.
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PostProcessingTrace : trace l’entrée et la sortie de l’étape de post-traitement, au cours de laquelle l’agent gère le résultat final de l’orchestration et détermine comment renvoyer la réponse à l’utilisateur.
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CustomOrchestrationTrace : détails sur l’étape d’orchestration personnalisée au cours de laquelle l’agent détermine l’ordre dans lequel les actions sont exécutées.
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RoutingClassifierTrace : trace l’entrée et la sortie du classificateur de routage
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FailureTrace : détermine la raison pour laquelle une étape a échoué.
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GuardrailTrace : trace les actions de la barrière de protection.
Chacune des traces (sauf FailureTrace) contient un objet ModelInvocationInput. L’objet ModelInvocationInput contient les configurations définies dans le modèle d’invite de l’étape, en plus de l’invite fournie à l’agent à cette étape. Pour plus d’informations sur la modification des modèles d’invite, consultez Amélioration de la précision des agents à l’aide de modèles d’invite avancés dans Amazon Bedrock. La structure de l’objet ModelInvocationInput est la suivante :
{ "traceId": "string", "text": "string", "type": "PRE_PROCESSING | ORCHESTRATION | ROUTING_CLASSIFIER | KNOWLEDGE_BASE_RESPONSE_GENERATION | POST_PROCESSING", "foundationModel":string", "inferenceConfiguration": { "maximumLength": number, "stopSequences": ["string"], "temperature": float, "topK": float, "topP": float }, "promptCreationMode": "DEFAULT | OVERRIDDEN", "parserMode": "DEFAULT | OVERRIDDEN", "overrideLambda": "string" }
La liste suivante décrit les champs de l’objet ModelInvocationInput :
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traceId: identifiant unique de la trace. -
text: texte de l’invite fournie à l’agent à cette étape. -
type: étape actuelle du processus de l’agent. -
foundationModel: modèle de fondation de l’agent collaborateur dans la collaboration multi-agent. Ce champ est rempli uniquement sitypea la valeurROUTING_CLASSIFIER. Si le modèle par défaut utilisé pour l’invite de routage est remplacé, ce champ indique le modèle de l’agent superviseur utilisé pour acheminer l’invite. -
inferenceConfiguration: paramètres d’inférence qui influencent la génération de réponses. Pour plus d’informations, consultez Génération de réponse d’influence à l’aide de paramètres d’inférence. -
promptCreationMode: indique si le modèle d’invite de base par défaut de l’agent a été remplacé pour cette étape. Pour plus d’informations, consultez Amélioration de la précision des agents à l’aide de modèles d’invite avancés dans Amazon Bedrock. -
parserMode: indique si l’analyseur de réponse par défaut de l’agent a été remplacé pour cette étape. Pour plus d’informations, consultez Amélioration de la précision des agents à l’aide de modèles d’invite avancés dans Amazon Bedrock. -
overrideLambda: Amazon Resource Name (ARN) de la fonction Lambda de l’analyseur utilisée pour analyser la réponse, si l’analyseur par défaut a été remplacé. Pour plus d’informations, consultez Amélioration de la précision des agents à l’aide de modèles d’invite avancés dans Amazon Bedrock.
Pour plus d’informations sur chaque type de trace, consultez les sections suivantes :
{ "modelInvocationInput": { // see above for details } "modelInvocationOutput": { "metadata": { "usage": { "inputToken":: int, "outputToken":: int }, "rawResponse": { "content": "string" } "parsedResponse": { "isValid": boolean, "rationale": "string" }, "traceId": "string" } }
PreProcessingTrace se compose d’un objet ModelInvocationInput et d’un objet PreProcessingModelInvocationOutput. PreProcessingModelInvocationOutput contient les champs suivants.
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metadata: contient les informations suivantes sur la sortie du modèle de fondation.usage: contient les informations suivantes sur l’utilisation du modèle de fondation.-
inputTokens: contient les informations sur les jetons d’entrée issus de l’utilisation du modèle de fondation. -
outputTokens: contient les informations sur les jetons de sortie issus de l’utilisation du modèle de fondation.
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rawResponse: contient la sortie brute du modèle de fondation.-
content: contenu de la sortie brute du modèle de fondation.
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parsedResponse: contient les informations suivantes concernant l’invite utilisateur analysée.-
isValid: spécifie si l’invite de l’utilisateur est valide. -
rationale: spécifie le raisonnement de l’agent pour les prochaines étapes à suivre.
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traceId: identifiant unique de la trace.
OrchestrationTrace comprend l’objet ModelInvocationInput, l’objet OrchestrationModelInvocationOutput et toute combinaison des objets Rationale, InvocationInput et Observation. OrchestrationModelInvocationOutput contient les champs suivants. Pour plus d’informations sur les objets Rationale, InvocationInput et Observation, sélectionnez l’un des onglets suivants.
{ "modelInvocationInput": { // see above for details }, "modelInvocationOutput": { "metadata": { "usage": { "inputToken":: int, "outputToken":: int }, "rawResponse": { "content": "string" }, "rationale": { ... }, "invocationInput": { ... }, "observation": { ... } }
Si type a la valeur AGENT_COLLABORATOR et si le routage a été activé pour l’agent superviseur, OrchestrationModelInvocationOutput contiendra la structure suivante :
routingClassifierModelInvocationOutput: { traceId: "string", rawResponse: "string", routerClassifierParsedResponse: {...} metadata: { inputTokens: "..." outputTokens: "..." } }
{ "modelInvocationInput": { // see above for details } "modelInvocationOutput": { "rawResponse": { "content": "string" }, "metadata": { "usage": { "inputToken": int, "outputToken": int } }, "parsedResponse": { "text": "string" }, "traceId": "string" } }
PostProcessingTrace se compose d’un objet ModelInvocationInput et d’un objet PostProcessingModelInvocationOutput. PostProcessingModelInvocationOutput comporte les champs suivants :
-
rawResponse: contient la sortie brute du modèle de fondation.-
content: contenu de la sortie brute du modèle de fondation.
-
-
metadata: contient les informations suivantes sur la sortie du modèle de fondation.usage: contient les informations suivantes sur l’utilisation du modèle de fondation.-
inputTokens: contient les informations sur les jetons d’entrée issus de l’utilisation du modèle de fondation. -
outputTokens: contient les informations sur les jetons de sortie issus de l’utilisation du modèle de fondation.
-
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parsedResponse: contient le texte (text) à renvoyer à l’utilisateur après son traitement par la fonction d’analyse. -
traceId: identifiant unique de la trace.
{ "failureReason": "string", "traceId": "string" }
La liste suivante décrit les champs de l’objet FailureTrace :
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failureReason: raison pour laquelle l’étape a échoué. -
traceId: identifiant unique de la trace.
{ "action": "GUARDRAIL_INTERVENED" | "NONE", "inputAssessments": [GuardrailAssessment], "outputAssessments": [GuardrailAssessment] }
La liste suivante décrit les champs de l’objet GuardrailAssessment :
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action: indique si des barrières de protection sont intervenues ou non sur les données d’entrée. Les options sontGUARDRAIL_INTERVENEDouNONE. -
inputAssessments: détails de l’évaluation des barrières de protection sur l’entrée utilisateur. -
outputAssessments: détails de l’évaluation des barrières de protection sur la réponse.
Pour plus de détails sur l’objet GuardrailAssessment et le test d’une barrière de protection, consultez Test de votre barrière de protection.
Exemple GuardrailAssessment :
{ "topicPolicy": { "topics": [{ "name": "string", "type": "string", "action": "string" }] }, "contentPolicy": { "filters": [{ "type": "string", "confidence": "string", "action": "string" }] }, "wordPolicy": { "customWords": [{ "match": "string", "action": "string" }], "managedWordLists": [{ "match": "string", "type": "string", "action": "string" }] }, "sensitiveInformationPolicy": { "piiEntities": [{ "type": "string", "match": "string", "action": "string" }], "regexes": [{ "name": "string", "regex": "string", "match": "string", "action": "string" }] } }