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教程AWS Machine Learning Blog当事人· Suheel Farooq·· 4 天前精选

使用 Amazon Bedrock 上的 Grok 4.7 构建长周期智能体

谁
AWS
引文
In this post, we build a tool-calling agent on Grok 4.7 and evaluate it on three tasks that require search rather than lookup.

发生了什么

AWS 展示了如何使用 Amazon Bedrock 上的 Grok 4.7 构建和评估工具调用智能体,并在三项合成任务中比较四种推理力度。该智能体在 72 次运行中有 67 次回答正确;xhigh 为 18 次全对,而 low 答对 18 次中的 15 次,输出 token 数约为前者的八分之一。本指南涵盖任务设计、自动评分、生产监控和运维控制,并指出这些小规模结果仅供参考,不足以得出统计学上确凿的结论。

推荐理由

答案可验证且唯一的任务,加上重复运行,为比较推理力度提供了一种可复用的方法;分别测量正确性和 token 数,则能具体体现两者之间的权衡。

这件事到目前为止

AWS 发布了一份指南,介绍如何在 Amazon Bedrock 上使用 Grok 4.7 构建和评估工具调用智能体。指南报告称,在三项合成任务的 72 次测试运行中,有 67 次得出了正确答案。评估比较了四种推理力度:xhigh 在 18 次运行中全部答对,而 low 在 18 次运行中答对 15 次,使用的输出 token 数约为 xhigh 的八分之一。AWS 提醒,这些小规模结果只能作为参考,不能得出统计上确凿的结论。 这些任务要求进行搜索,而非简单查找。指南涵盖任务设计、自动评分、生产监控和运营控制。运行示例需要一个具有 Amazon Bedrock 访问权限且已启用 Grok 4.7 模型访问权限的 AWS 账户。

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