جستجوی وب در Amazon Bedrock AgentCore: ۷ اشتباهی که عامل‌های عملیاتی را از پا در می‌آورد

بیشتر تیم‌های هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۴ مرتکب یک اشتباه شدند. آن‌ها خط‌لوله‌های (pipelines) RAG ساختند که به داده‌های ایستا (static) متکی هستند.

یک خط‌لوله RAG ایستا مانند عکسی از اینترنت است؛ به محض اینکه عکس را می‌گیرید، قدیمی می‌شود. AWS به‌تازگی این موضوع را با قابلیت Web Search در Amazon Bedrock AgentCore تغییر داده است.

این ابزار به عامل‌های شما اجازه می‌دهد بدون نیاز به ساخت زیرساخت جستجو، از داده‌های زنده استفاده کنند. با این حال، بسیاری از تیم‌ها در مرحله استقرار (deployment) شکست می‌خورند.

در اینجا ۷ اشتباهی که باید از آن‌ها دوری کنید آورده شده است:

  • استفاده از جستجوی وب به جای RAG. جستجوی وب برای رویدادهای جاری و قیمت‌گذاری است. RAG برای اسناد داخلی شرکت شماست. از یک مسیریاب (router) استفاده کنید تا مسیر درست را برای هر پرس‌وجو (query) انتخاب کند.

  • فرض بر اینکه Bedrock Guardrails جستجوی وب را پوشش می‌دهد. این‌طور نیست. جستجوی وب یک مسیر مجزا است. شما باید کنترل‌های سیاست‌گذاری AgentCore مانند لیست‌های مجاز دامنه (domain allowlists) و پاکسازی اطلاعات هویتی (PII scrubbing) را خودتان تنظیم کنید.

  • اجرای جستجوهای تکراری در سیستم‌های چندعاملی (multi-agent). در فریم‌ورک‌هایی مانند AutoGen، ممکن است هر زیرعامل به‌طور جداگانه جستجو را فراخوانی کند. این کار هزینه‌های شما را ۴ تا ۸ برابر افزایش می‌دهد. در عوض، از یک حافظه جستجوی مشترک استفاده کنید.

  • نادیده گرفتن تله‌ی «دانش منجمد» (Frozen Knowledge Trap). وقتی مدل شما پاسخ‌های قدیمی می‌دهد، مدل را مقصر ندانید. مشکل احتمالاً معماری داده‌های شماست. اگر پاسخ‌ها هر هفته تغییر می‌کنند، به جستجوی زنده نیاز دارید.

  • نادیده گرفتن قابلیت مشاهده‌پذیری (observability). اگر عامل شما دچار توهم (hallucination) شد، باید بدانید چرا. آیا نتیجه جستجوی بدی بود یا خطای مدل؟ از Langfuse برای ردیابی هر مرحله استفاده کنید.

  • کدنویسی سخت (Hardcoding) برای نقاط پایانی (endpoints) خاص. AWS این ابزارها را به‌روزرسانی خواهد کرد. از توصیف‌گرهای ابزار سازگار با MCP استفاده کنید تا بتوانید به‌راحتی ارائه‌دهندگان را تغییر دهید.

  • عدم تست در برابر تزریق دستور (prompt injection). یک صفحه وب مسموم می‌تواند عامل شما را به کنترل خود درآورد. قبل از عملیاتی شدن، عامل خود را با محتواهای تزریقی (injection payloads) شناخته‌شده تست کنید.

چگونه یک عامل آماده‌ی تولید بسازیم:

  1. قصد (intent) پرس‌وجو را دسته‌بندی کنید.
  2. به RAG، جستجوی وب یا حافظه (Memory) هدایت کنید.
  3. نتایج وب را از یک فیلتر سیاست‌گذاری عبور دهید.
  4. بافتار (context) را جمع‌آوری کرده و مدل را فراخوانی کنید.

ساخت سیستم‌های ایستا را متوقف کنید. به سمت عامل‌های زنده و مبتنی بر واقعیت (grounded) حرکت کنید.

Source: https://dev.to/aarhamforensics_eb3c024eb/amazon-bedrock-agentcore-web-search-7-mistakes-that-kill-production-agents-2dkn

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi