# 反复出现的见解报告
使用见解和集群计划创建在线评估配置。该服务按配置的节奏自动运行见解分析，无需人工干预。
**Topics**
+ [创建配置](#insights-recurring-create)
+ [配置参数](#insights-recurring-params)
+ [更新配置](#insights-recurring-update)
+ [查看定期报告结果](#insights-recurring-view)
+ [管理配置](#insights-recurring-manage)
## 创建配置
**Example**
```
agentcore add online-insights --name my_agent_insights --runtime MyAgent --insights Builtin.Insight.FailureAnalysis --sampling-rate 100 --clustering-frequency DAILY --enable-on-create --json
```
然后通过 CloudFormation以下方式部署：
```
agentcore deploy -y --json
```
1. 运行`agentcore`打开 TUI，然后选择**添加**并选择 O **nline Insights**：
1. 选择要启用的见解：
1. 设置采样率：
1. 选择聚类频率：
1. 输入配置名称：
1. 查看配置并按 Enter 进行确认：
```
import boto3
client_cp = boto3.client("bedrock-agentcore-control", region_name="us-west-2")
response = client_cp.create_online_evaluation_config(
onlineEvaluationConfigName="my_agent_insights",
rule={
"samplingConfig": {"samplingPercentage": 100.0},
"sessionConfig": {"sessionTimeoutMinutes": 30},
},
dataSourceConfig={
"cloudWatchLogs": {
"serviceNames": ["MyAgent.DEFAULT"],
"logGroupNames": [
"/aws/bedrock-agentcore/runtimes/MyAgent-abc123-DEFAULT"
],
}
},
insights=[
{"insightId": "Builtin.Insight.FailureAnalysis"},
{"insightId": "Builtin.Insight.UserIntent"},
],
clusteringConfig={"frequencies": ["DAILY"]},
evaluationExecutionRoleArn="arn:aws:iam::123456789012:role/AgentCoreEvaluationRole",
enableOnCreate=True,
)
config_id = response["onlineEvaluationConfigId"]
print(f"Created config: {config_id}")
```
这告诉服务：
+ 按配置速率进行采样会话（本示例中为 100% — 调整`--sampling-rate`或`samplingPercentage`分析流量子集）。
+ 对每个采样会话运行故障分析和用户意图提取。
+ 每天触发聚类报告。
## 配置参数
| 参数 | Type | 必需 | 说明 |
| --- | --- | --- | --- |
| `insights` | 列表 | 必填项（与互不相容`evaluators`） | 要运行的洞察类型列表。每个条目都有一个`insightId`. 最多 10 个。 |
| `rule.samplingConfig.samplingPercentage` | 数字 | 否（默认值：100） | 要分析的会话百分比 (1—100)。对高流量代理使用较低的采样率来控制成本，同时仍能显示故障模式。 |
| `clusteringConfig` | 对象 | 否 | 为群集配置定期批量评估作业。包含一个`frequencies`列表。只有在提供`insights`时才能使用。 |
| `clusteringConfig.frequencies` | 字符串列表 | 是（在内`clusteringConfig`） | 其中一个或多个:`DAILY`,`WEEKLY`, `MONTHLY`。最多 3 个值。 |
**注意**
见解和评估者是相互排斥的，你必须提供其中一个，而不是两者兼而有之。如果要为同一个代理同时进行质量评分和故障分类，请创建两个指向同一数据源的单独配置。
## 更新配置
修改见解或聚类频率：
```
client_cp.update_online_evaluation_config(
onlineEvaluationConfigId=config_id,
insights=[
{"insightId": "Builtin.Insight.FailureAnalysis"},
{"insightId": "Builtin.Insight.UserIntent"},
],
clusteringConfig={"frequencies": ["DAILY", "WEEKLY"]},
)
```
## 查看定期报告结果
定期报告会自动生成批量评估作业。用于`ListBatchEvaluations`查找已完成的报告，然后`GetBatchEvaluation`用于检索结果：
```
client = boto3.client("bedrock-agentcore", region_name="us-west-2")
# List recent batch evaluations
evaluations = client.list_batch_evaluations()
for eval_summary in evaluations.get("batchEvaluations", []):
if eval_summary["status"] == "COMPLETED" and eval_summary.get("insights"):
result = client.get_batch_evaluation(
batchEvaluationId=eval_summary["batchEvaluationId"]
)
print(f"Report: {eval_summary['batchEvaluationName']}")
if "failureAnalysisResult" in result:
failures = result["failureAnalysisResult"]["failures"]
print(f" Found {len(failures)} failure categories")
```
## 管理配置
**Example**
暂停：
```
agentcore pause online-insights my_agent_insights --json
```
简历：
```
agentcore resume online-insights my_agent_insights --json
```
移除：
```
agentcore remove online-insights --name my_agent_insights --yes --json
```
暂停或恢复：
```
# Pause
client_cp.update_online_evaluation_config(
onlineEvaluationConfigId=config_id,
executionStatus="DISABLED",
)
# Resume
client_cp.update_online_evaluation_config(
onlineEvaluationConfigId=config_id,
executionStatus="ENABLED",
)
```
Delete：
```
client_cp.delete_online_evaluation_config(
onlineEvaluationConfigId=config_id,
)
```
**警告**
删除配置不会删除过去的批量评估结果。仍可通过以下方式访问历史洞察结果`GetBatchEvaluation`。