AgentCore 的系统提示词优化器如何工作？
它通过 agentic reflector 分析评估后的 agent 轨迹，识别成功与失败模式，提出对 agent 配置的修改，并在应用前经过平台级护栏筛选。
Optimizing agent system prompts with Amazon Bedrock AgentCore
（翻译）使用 Amazon Bedrock AgentCore 优化智能体系统提示词
资讯摘要
AgentCore optimization turns production traces into proposed configuration changes, then validates them before promotion. This technical companion to the launch post explains how the system prompt optimizer's reflector engine works and shares benchmark results for the Single Agent and Sub-Agent Refl
AI 摘要
本文详解 Amazon Bedrock AgentCore 的系统提示词优化器：它利用生产轨迹与奖励信号，由 Single Agent Reflector 或 Sub-Agent Reflector 提出配置修改，经长度、安全和无逐字复用等护栏筛选后应用。在 AppWorld 和 WebShop 基准上，Sub-Agent Reflector 质量最高，Single Agent Reflector 效率最优，均优于 GEPA 和 MIPROv2。
AI 问答
Single Agent Reflector 和 Sub-Agent Reflector 有什么区别？
Single Agent Reflector 由单个 reflector 在一次遍历中处理完整轨迹集，效率高；Sub-Agent Reflector 使用多智能体 swarm 对每条轨迹进行独立的三级分析，质量上限更高但效率较低。
优化器设置了哪些护栏来防止配置漂移？
护栏包括：配置增长超过 20% 的候选被拒绝；候选需通过安全检查；候选不能逐字复用轨迹中的短语，以防止过拟合。
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