AWS 详解 AgentCore 系统提示词优化器工作原理

AWS 介绍 AgentCore 系统提示词优化器设计

AWS 在官方博客发布技术文章，进一步说明 Amazon Bedrock AgentCore 中系统提示词优化器的工作方式。据该文描述，优化器由「智能体反思器」（agentic reflector）驱动，它读取经评估的智能体轨迹，识别成功与失败运行之间的差异模式，并据此提出对智能体配置的修改建议，主要输出是一份修订后的系统提示词以及相应的修改理由说明。文章称，该能力属于 AgentCore 优化功能的一部分，此前已在相关发布文章中做过介绍。

背景与影响

文章指出，改进表现不佳的智能体传统上依赖人工流程：查看冗长的轨迹、逐个调整提示词与工具描述等组件，再重新运行评估确认效果。AgentCore 优化试图把这一过程部分自动化，借助生产轨迹提出配置变更，并通过离线批量评估与线上 A/B 测试进行验证，最终推广表现更优的版本。在轨迹处理上，文章称由于轨迹往往很长，直接全部传入反思器提示词并不现实，因此设计上把完整轨迹语料通过文件系统提供给反思器，使其可自行列出文件、用 grep 搜索、用 cat 读取、用 diff 比较，并选择性查看成功与失败运行。文章还提到，任何建议在应用前都需经过平台级护栏筛查，并建议使用者先审查和测试再采用。

限制与来源

该文同时介绍了当前用于系统提示词推荐的 Single Agent Reflector，以及实验性、开源的 Sub-Agent Reflector，并称后者以一定效率换取更高的质量上限。文中提及在两项公开基准上与 GEPA、MIPROv2 的评估结果，但本文未复述具体数值。需要注意的是，上述内容来自 AWS 官方博客的技术说明，相关功能的具体可用范围、计费方式与地区支持情况，请以 AWS 官网当前信息为准；文中涉及的开源与实验性组件，其状态也尚未在本文中获得独立确认。