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# 提示、代理程式和模型生命週期管理
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隨著大型語言模型 LLMs) 和客服人員引入企業工作流程，管理其生命週期變得至關重要。與傳統軟體元件不同，生成式 AI 系統引入的新變數必須受管：
+ 提示就像傳統應用程式中的邏輯層，但缺乏正式結構、預期的輸入/輸出結構描述或驗證規則 （未輸入）。提示對格式很敏感，難以傳統測試。
+ 代理程式會自動叫用工具和擷取知識，建立無法預測的執行路徑，除非適當設定範圍和監控。
+ 模型會隨著時間演進 （例如，新的 [Amazon Nova](https://aws.amazon.com/ai/generative-ai/nova/) 或 [Anthropic Claude](https://aws.amazon.com/bedrock/anthropic/) 版本），而升級可能會改變行為、效能或成本。

如果沒有適當的生命週期管理，企業會面臨下列風險：
+ 由於模型或提示變更而導致行為偏離
+ 資料外洩或政策違規
+ 未偵測到的準確性或效能降低
+ 關鍵流程中缺乏可重複性或可追蹤性

## 提示、客服人員和模型管理的最佳實務
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請考慮實作下列最佳實務來管理提示、客服人員和模型：
+ **版本控制提示和代理程式組態** - 提示與程式碼一樣重要。版本控制可在行為變更時啟用轉返、支援 A/B 測試，並提供客服人員邏輯如何演進的稽核線索。
+ **使用具有可變注入的提示範本** – 此做法可減少硬式編碼重複、改善可維護性，並支援參數化評估 （例如內容視窗和實體替換）。
+ **建立提示控管工作流程** - 正式化提示建立、檢閱和測試。當提示影響面向使用者或受監管的輸出 （例如醫療保健和法務） 時，此實務尤其重要。
+ **追蹤模型版本和供應商更新** - 模型 （例如 Claude、 Amazon Titan和 Amazon Nova) 會經常更新。了解您使用的版本對於重現性、評估和成本影響分析至關重要。
+ **記錄所有提示、參數和模型回應** – 此實務可在錯誤、幻覺或安全漏洞發生後進行審核。它還支援提示品質監控和持續改進。
+ **儲存提示和客服人員的測試案例** - 提示的迴歸測試可確保行為不會在變更後降級。使用在管道中調用 LLMs的固定設備或單元測試。
+ **建立可信度閾值和備用行為 **- 如果模型的可信度低或輸出未接地，請路由至人工、靜態規則或更簡單的工作流程。此實務可保護使用者體驗，並協助確保安全。
+ **為新提示或模型設定陰影模式** - 允許團隊觀察新提示或模型對生產流量的效能，而不會影響使用者。此實務對於安全推出更新至關重要。
+ **定義客服人員和工具的責任界限** - 客服人員只能根據最低權限原則調用範圍工具。此實務可降低工具濫用的風險，並符合企業角色型存取控制 (RBAC) 政策。
+ **根據政策規則驗證回應** - 對於高風險使用案例 （例如法務、人力資源和合規），請套用回應驗證器[AWS Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/welcome.html)函數，在到達使用者之前檢查 LLM 回應。
+ **使用模型選取抽象層** - 將商業邏輯與特定模型分離，以隨著時間啟用動態路由、備用或成本效能調校。

## 範例案例：支援代理程式生命週期
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專為內部 IT 支援設計的 [Amazon Bedrock 代理](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-how.html)程式會執行下列動作：
+ 從提示開始：「您是具有廣泛 AWS 知識並為內部工程師提供服務的支援助理。」
+ 使用 `resetPassword`、 `provisionDevInstance`和 等工具 `openTicket`
+ 從連結至內部Confluence文件的知識庫擷取FAQs 

```
prompts > agent-x ! v1
Agent:
    Instructions: "You are a support assistant who has extensive AWS knowledge and serves internal engineers."
    Tools:
	- resetPassword
	- provisionDevInstance
	- openTicket
     KnowledgeBase: CompanySupportDocs
```

如果沒有控管，會發生下列情況：
+ 提示更新會意外移除指示，以呈報未解決的問題。
+ 模型升級會變更「升級」的解譯方式。
+ 在使用者抱怨之前，票證開始消失到空洞中，不會被注意到。

使用生命週期控制時，會發生下列情況：
+ 提示會在發行前經過檢閱、版本標記和測試。
+ 陰影模式執行會驗證模型行為是否符合預期。
+ 可信度閾值備用會在不確定時觸發預設呈報訊息。

## 生命週期管理的技術和工具
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下列技術以及相關 AWS 服務 和開放原始碼工具支援有效的生命週期管理：
+ **提示版本控制** – 使用 [Amazon Bedrock Prompt Management](https://aws.amazon.com/bedrock/prompt-management/)、Git 和 CI/CD 管道 （例如，使用 `prompts/agent–x/v1/`)
+ **測試自動化** – 在單元測試中實作提示層和模擬工具呼叫 （例如 pytest和 Postman)
+ **觀察和分析** – 使用 [Amazon CloudWatch Logs](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/WhatIsCloudWatchLogs.html)[AWS X-Ray](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/aws-xray.html)、 和 Amazon Bedrock 回應中繼資料
+ **環境控制** – 根據環境 (development/test/production)，使用 [AWS Cloud Development Kit (AWS CDK)](https://docs.aws.amazon.com/cdk/v2/guide/home.html)或 分隔代理程式組態 [AWS CloudFormation](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/Welcome.html)
+ **偏離偵測** – 在黃金測試案例上定期驗證模型輸出一致性
+ **核准工作流程** – 將提示變更與提取請求、檢閱者和自動評估檢查整合

在 [Amazon Bedrock AgentCore](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/what-is-bedrock-agentcore.html) 實作中，主管或仲裁協調代理程式等元件可以使用 [AgentCore 執行期](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/agents-tools-runtime.html)託管，而情境知識和改進註冊保留在 [AgentCore 記憶體](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/memory.html)中。此方法不需要手動內容拼接或自訂事件重播機制。

## 提示詞、代理程式和模型生命週期管理摘要
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隨著企業從實驗轉向生產級生成式 AI，提示詞、代理程式和模型生命週期管理成為基礎紀律。它可保護使用者、開發人員和組織免受多種風險：靜音行為偏離、意外成本激增、信任和安全違規，以及不可重現的決策。

透過有紀律的生命週期管理方法，組織可以安全地創新，同時保持對 AI 行為一致、可解釋且符合企業標準的信心。