AWS e Motorway criam blueprint para avaliação de agentes de IA em produção
A Motorway, marketplace britânico de veículos que movimenta leilões diários com até 8.000 concessionárias disputando 2.500 carros, enfrentou um desafio crítico: como provar que um agente de IA funciona de forma confiável quando há dinheiro real em jogo?
Em parceria com a equipe de Prototipagem e Engenharia de Clientes de IA da AWS (PACE), a Motorway construiu um pipeline de avaliação ponta a ponta usando Strands e AgentCore do Amazon Bedrock. O resultado: a taxa de resultados incorretos caiu de 1 a cada 8 consultas para 1 a cada 50, e o tempo de detecção de problemas foi drasticamente reduzido.
O agente em questão é um assistente de busca de veículos que transforma consultas em linguagem natural em filtros de pesquisa. Os principais desafios enfrentados incluíam: erros de seleção de ferramentas que produziam resultados de busca errados, interpretação incorreta de buscas semânticas com múltiplas restrições, desvio de contexto em conversas de múltiplos turnos, e saídas não determinísticas que tornavam testes isolados pouco confiáveis.
O pipeline de avaliação inclui métricas automatizadas, testes de regressão e avaliação humana periódica, criando um ciclo de feedback contínuo que permite à equipe iterar rapidamente sem comprometer a confiabilidade.
Por que importa: A avaliação de agentes de IA é o elo mais fraco da cadeia de produção atual. O caso da Motorway demonstra que é possível reduzir erros em mais de 80% com um pipeline bem estruturado, usando ferramentas que já estão disponíveis no mercado.
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