amazon-bedrock-samples
该项目位于 amazon-bedrock-samples 仓库的 rag/managed-knowledge-bases/07-IaaC/managed-kb-observability-cfn/ 目录，提供完整的 CloudFormation 模板、部署脚本、驱动 notebook 和工具集。它使用两个 Amazon Bedrock 托管知识库（金融和天气语料）演示智能体跨知识库路由。Agent 通过 AgentCore Gateway（基于 MCP）调用每个知识库的 AgenticRetrieveStream API，完成多轮规划、检索和带引用的答案合成。解决方案自动部署四个堆栈：01-knowledge-bases（S3、知识库、数据源、摄入）、02-agentic-gateway（AgentCore Gateway 及工具）、03-agent-runtime（ECR、CodeBuild、OTel 仪表化 agent 镜像、运行时、在线评估配置）、04-dashboards（两个 CloudWatch 仪表盘）。可观测性覆盖七层：KB 原生指标、摄入状态、检索质量、Gateway 指标、OTel 跨度追踪、Token 用量、评估分数。评估支持按需（notebook 触发 AgentCore Evaluate）和持续（在线评估配置，采样实时流量），评估器包括正确性、忠实度、工具选择准确性和响应相关性。示例包含合成财务 10-K 和真实的美国国会研究服务龙卷风报告。
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该项目位于 amazon-bedrock-samples 仓库的 rag/managed-knowledge-bases/07-IaaC/managed-kb-observability-cfn/ 目录，提供完整的 CloudFormation 模板、部署脚本、驱动 notebook 和工具集。它使用两个 Amazon Bedrock 托管知识库（金融和天气语料）演示智能体跨知识库路由。Agent 通过 AgentCore Gateway（基于 MCP）调用每个知识库的 AgenticRetrieveStream API，完成多轮规划、检索和带引用的答案合成。解决方案自动部署四个堆栈：01-knowledge-bases（S3、知识库、数据源、摄入）、02-agentic-gateway（AgentCore Gateway 及工具）、03-agent-runtime（ECR、CodeBuild、OTel 仪表化 agent 镜像、运行时、在线评估配置）、04-dashboards（两个 CloudWatch 仪表盘）。可观测性覆盖七层：KB 原生指标、摄入状态、检索质量、Gateway 指标、OTel 跨度追踪、Token 用量、评估分数。评估支持按需（notebook 触发 AgentCore Evaluate）和持续（在线评估配置，采样实时流量），评估器包括正确性、忠实度、工具选择准确性和响应相关性。示例包含合成财务 10-K 和真实的美国国会研究服务龙卷风报告。
优势
使用托管知识库，无需管理向量数据库 智能体检索支持多轮规划、迭代检索和带引用答案 内置七层可观测性和评估，适合生产环境 一个 CloudFormation 链即可部署完整系统 每个知识库独立暴露为工具，路由决策清晰 按需和持续评估结合，兼顾开发与生产监控
缺点与限制
在线评估使用 LLM-as-judge，成本随采样率和流量增长，需调整采样率 示例数据为合成或公开数据，未提供真实企业场景效果验证 依赖较新的 AWS 服务（如 AgentCore、托管知识库），可能面临可用性和成熟度风险 需要启用 CloudWatch Transaction Search 等附加功能 博客中采样率 100% 仅用于实验，生产需自行配置