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Tag: #observability68 results

使用 SageMaker 和 MLflow 建構 Strands Agents

使用 SageMaker 和 MLflow 建構 Strands Agents

本文示範使用 Strands Agents SDK 與 SageMaker 部署的基礎模型建構 AI 代理。涵蓋部署 JumpStart 模型、整合 Strands、透過 SageMaker Serverless MLflow 增加可觀測性、跨模型變體的 A/B 測試,以及使用 MLflow 指標評估效能。在您控制的基礎設施上實現生產級代理。

AWS Machine Learning BlogOfficialApr 27#ai-agents#observability#ab-testing
GAAT 實現多代理 AI 的即時政策執行

GAAT 實現多代理 AI 的即時政策執行

Apple Machine Learning 推出治理感知代理遙測 (GAAT),這是一種參考架構,用於企業多代理 AI 系統中連接遙測收集與自動化政策執行的差距。現有工具如 OpenTelemetry 和 Langfuse 僅觀察互動而不採取行動,導致違規僅在損害發生後才被偵測。GAAT 閉合此迴圈,在每小時數千代理互動中實現主動治理。

Apple Machine LearningOfficialApr 8#multi-agent#telemetry#governance
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