AgentCore Evaluations 的评估模式有哪些？
支持按需评估、在线评估和批量评估。按需评估适合 CI/CD 质量门禁，在线评估持续监控生产流量，批量评估用于基线测试和回归测试。
Automated agent evaluation with Amazon Bedrock AgentCore and GitHub Actions
（翻译）使用 Amazon Bedrock AgentCore 与 GitHub Actions 的自动化智能体评估
资讯摘要
Wire Amazon Bedrock AgentCore Evaluations into a GitHub Actions pipeline: deploy an AI agent and an OAuth-protected MCP server to AgentCore runtime, invoke the agent with test prompts, score the responses, and automatically block pull requests when agent behavior regresses.
AI 摘要
AWS 官方博客介绍如何将 Amazon Bedrock AgentCore Evaluations 集成到 GitHub Actions CI/CD 流程，作为智能体质量门禁。管道自动部署智能体和采用 OAuth 与基于角色的访问控制的 MCP 服务器，使用测试提示调用智能体、通过 LLM 评估器对响应打分，并在评分下降时阻止 PR 合并。文中还说明了 CDK 基础设施、M2M 客户端凭证认证、评估器类型及参考实现。
AI 问答
CI 管道如何在没有用户上下文时访问 OAuth 保护的 MCP 服务器？
博客采用 M2M 认证方式，CI 使用客户端凭证流获取仅含作用域、不含用户角色的令牌；无角色检查时 MCP 工具全部开放。也可通过缓存测试用户的刷新令牌或评估已存储的 trace 来规避 OAuth。
质量门禁如何阻止拉取请求？
GitHub Actions 部署智能体后，用评估数据集调用智能体，通过 AgentCore Evaluate API 获取评分；如果整体评分低于设定阈值（如 0.8），拉取请求保持阻止状态，防止性能回退进入生产。
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