AWS介绍基于Amazon Bedrock托管知识库和Amazon Bedrock AgentCore的企业级代理检索方案。
方案由代理负责在多个知识库之间进行推理和路由，并返回带引用的答案。AWS文章列出七层可观测性，同时支持按需评估和持续评估，部署流程通过一套AWS CloudFormation链路完成。
知识库内容、访问权限、评估指标和监控保留周期由部署组织配置，实际资源消耗取决于数据规模、调用量和区域设置。
来源：AWS Machine Learning Blog，发布时间：2026年9月1日。
多知识库代理的一次回答可能经历问题改写、知识库选择、检索、排序、模型生成和引用整理。若只记录最终文本，难以区分是选错知识库、召回不足、排序失误，还是模型在已有证据上总结错误。追踪应将各阶段的输入输出、耗时、状态和引用关联到同一任务。
构建评估集时，用已知答案和来源文档覆盖常见查询、无答案问题和跨知识库问题，分别测量检索命中、引用支持度、答案正确性和延迟。对“未检索到可靠资料”的情况，系统应能明确说明证据不足，而不是为了给出答案而编造推断。
持续评估会消耗额外模型调用与存储资源，也可能处理含敏感信息的查询。应选择脱敏字段、明确追踪保留周期并设置访问控制；七层观测是参考设计，团队应按故障排查需要取舍，而不是默认把所有提示和文档片段长期记录。
