AWS 提出 Agent DLC 智能体开发方法

AWS 博客提出 Agent Development Lifecycle（Agent DLC）方法，主张用一份明确的 gold standard（基准标准）来评判智能体的每一次改动，让智能体从原型走向生产。该方法把开发过程分为 Define、Build、Evaluate、Release、Observe、Feed Back 六个活动，并区分两种循环：改进智能体的内循环，以及修改标准的“外循环”。 AWS 给出的起步做法是：选定一个范围明确的业务任务，争取一周内建立初始评估基线；准备 20–30 个 golden examples（黄金示例），覆盖常见请求和重要边界情况，其预期行为需经业务负责人批准；在 AWS 上使用 Amazon Bedrock 提供的模型构建智能体。有限范围的发布需在评估前约定验收条件、防护措施和停止标准。

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