AgentCore 최적화가 미리보기로 공개되어, 프로덕션 추적 데이터를 기반으로 추천을 생성하고, 배치 평가 및 A/B 테스트로 검증할 수 있게 되었습니다. AI 에이전트의 품질 저하를 방지하기 위해 모델 진화, 사용자 행동 변화, 새로운 컨텍스트에 대한 프롬프트 재사용을 고려해야 합니다. AgentCore는 지속적인 성능 개선을 위한 핵심 요소입니다.
배치 평가 및 A/B 테스트를 통해 에이전트의 성능을 검증하고, 사용자 피드백을 수집하여 지속적으로 개선할 수 있습니다. 이를 통해 에이전트의 품질을 유지하고, 사용자 만족도를 높일 수 있습니다. AgentCore는 이러한 과정을 자동화하고 효율적으로 관리하는 데 도움을 줍니다.
AgentCore 최적화는 에이전트의 성능을 지속적으로 모니터링하고 개선하는 데 필요한 핵심 기능을 제공합니다. 이를 통해 에이전트의 품질을 유지하고, 사용자 만족도를 높이며, 궁극적으로 비즈니스 목표 달성에 기여할 수 있습니다.