AIエージェントを構築する開発者は、デモでの成功が本番環境での失敗につながるという、大きな乖離に直面することが少なくない。この不一致の多くは、現代のAIモデルが持つ非決定性（Non-deterministic）という性質に起因している。具体的には、全く同じユーザーのクエリに対しても、実行のたびに異なるツールの選択や推論パスが生成される可能性があるためだ。

Amazon Bedrock AgentCore Evaluationsは、こうしたエージェントの性能を評価するためのマネージド型フレームワークを提供し、開発における課題を解決する。このサービスは「LLM-as-a-Judge」という手法を採用しており、高性能な二次モデルが、使用されたツールやパラメータを含む一連の対話の流れを精査する。これにより、従来は主観的になりがちだったテストが、数値化された客観的な指標へと置き換えられた。

評価システムは、会話全体を指す「セッション」、一往復のやり取りである「トレース」、そして個別操作の「スパン」という3つのレベルで構成されている。また、業界標準のOpenTelemetryを基盤としているため、多様な開発フレームワークを利用している場合でも、推論プロセスの全文脈を正確に把握できるのが特徴だ。

さらに、CI/CDパイプラインでのオンデマンドテストに加え、本番環境のリアルタイム監視もサポートしており、継続的なフィードバックループを実現している。エージェントが不適切なツールを選択したり、回答の有用性が低下したりした場合には、ダッシュボードを通じて開発者に即座に通知されるため、迅速なリスク回避と改善が可能である。

AIエージェントを構築する開発者は、デモでの成功が本番環境での失敗につながるという、大きな乖離に直面することが少なくない。この不一致の多くは、現代のAIモデルが持つ非決定性（Non-deterministic）という性質に起因している。具体的には、全く同じユーザーのクエリに対しても、実行のたびに異なるツールの選択や推論パスが生成される可能性があるためだ。

Amazon Bedrock AgentCore Evaluationsは、こうしたエージェントの性能を評価するためのマネージド型フレームワークを提供し、開発における課題を解決する。このサービスは「LLM-as-a-Judge」という手法を採用しており、高性能な二次モデルが、使用されたツールやパラメータを含む一連の対話の流れを精査する。これにより、従来は主観的になりがちだったテストが、数値化された客観的な指標へと置き換えられた。

評価システムは、会話全体を指す「セッション」、一往復のやり取りである「トレース」、そして個別操作の「スパン」という3つのレベルで構成されている。また、業界標準のOpenTelemetryを基盤としているため、多様な開発フレームワークを利用している場合でも、推論プロセスの全文脈を正確に把握できるのが特徴だ。

さらに、CI/CDパイプラインでのオンデマンドテストに加え、本番環境のリアルタイム監視もサポートしており、継続的なフィードバックループを実現している。エージェントが不適切なツールを選択したり、回答の有用性が低下したりした場合には、ダッシュボードを通じて開発者に即座に通知されるため、迅速なリスク回避と改善が可能である。