在东说念主工智能应用茂密发展确当下，亚马逊云科技推出了一系列立异的可不雅测性处理决策，旨在为企业打造愈加高效、可靠的AI应用落地旅途。这些决策聚焦于AI应用设立过程中的三大中枢枢纽：方针集中、跟踪以及日记纪录开云体育(中国)官方网站，从而全面擢升了应用的可不雅测性。

AI应用的设立靠近着多重挑战。其中，立时性问题尤为隆起，即便基础模子约束迭代，AI应用的输出收尾仍难以皆备展望。举例，关于兼并问题，AI可能会给出迥异的谜底，这无疑加多了可跟踪性的难度。设立者需要深远跟踪每个谜底的生成过程，以笃定谜底的质地。AI应用的恶果评估也颇具主不雅性，难以通俗判定对错，需要更为科学合理的统计测量神态。而跟着业务限制的扩大，怎么贬抑AI应用的平均资本，也成为了企业靠近的一浩劫题。

为了大意这些挑战，亚马逊云科技将AI应用设立过程细分为技艺考证、实施膨大以及坐褥优化三个阶段。在技艺考证阶段，设立者不错密切存眷模子性能方针，如准确性、速率和结识性等，从而遴荐最好模子。同期，通过跟踪统共这个词应用的反馈时辰和处理逻辑，设立者不错进一步优化设立历程。在实施膨大阶段，当业务逐渐铺开，设立者需要确保从内测到全面推行的顺利进行，并借助可不雅测性处理决策快速分析和定位可能出现的问题。而在坐褥优化阶段，设立者则不错利用可不雅测性数据对资本和用户步履进行深远分析，以留下客户，并通过A/B测试等神态，决定是否引入新的模子或历程。

亚马逊云科技的可不雅测性处理决策涵盖了多个层面。最初，通过与大模子提供商如OpenAI、Anthropic等的API集成，亚马逊云科技提供了方便的SDK，用于集中每次调用的输入输出token数、蔓延等关键方针。其次，在框架层面，亚马逊云科技一样提供了相应的SDK，以跟踪统共这个词职责历程，包括不同模子和模块之间的调用联系。亚马逊云科技还大略监控GPU的资源使用情况，以提高资本效益。

这些SDK严格效力OpenTelemetry社区界说的步伐，大略与亚马逊云科技的职业如CloudWatch、X-Ray等达成无缝集成，提供直不雅的可视化展示和分析功能。设立者不错在CloudWatch中显著地看到组件之间的联系图，并通过点击具体组件，深远了解其行动职责流的每个法子，包括调用的模子、次数、耗时等，从而快速定位瓶颈并优化蔓延。

除了集成现存的开源框架外，亚马逊云科技还推出了自有的多Agent框架——Bedrock Agent和Sagemaker Strands Agent。Bedrock Agent大略在贬抑台直不雅展示每个Agent的交互过程，包括输入输出、耗时等关键信息，有助于设立者更好地统一和优化历程。而Sagemaker Strands Agent则通过SDK自动集中跟踪和方针数据，设立者只需将数据导出到CloudWatch、X-Ray等职业进行可视化和分析。这两种框架上风互补，大略兴奋不同场景下的需求。

在亚马逊云科技的一次演示中，通过基于Sagemaker Strands Agent的亚马逊云科技小助手Demo，现场展示了怎么利用可不雅测性处理决策跟踪多Agent交互、调用大模子等过程，并分析方针数据。该Demo继承了多Agent框架，包括一个主助手Agent和三个小Agent，差别厚爱亚马逊云科技文档搜索、资分内析和架构图谋划。其中两个Agent垄断了先进的MCP技艺，充分展示了可不雅测性在新兴AI技艺中的应用后劲。

亚马逊云科技的可不雅测性处理决策为AI应用设立提供了全见地的赞成，不仅提高了设立效率、优化了性能和贬抑了资本，还加快了AI应用的落地程度。通过深远集中和分析AI应用的方针、跟踪和日记数据开云体育(中国)官方网站，可不雅测性器具匡助设立者全面了解了模子遴荐、历程优化、资分内析等各个枢纽，从而达成了更好的客户体验，并为企业带来了可不雅的收益。亚马逊云科技与开源社区的精采互助，以及多种可不雅测性框架的集成，为设立者提供了机动万般的遴荐。而与亚马逊云科技职业的无缝集成，则使得AI应用的设立、部署和优化变得愈加高效和可控。