Amazon Bedrock Workshop：解决Agent调用中LLM预测格式错误问题

在基于Amazon Bedrock构建AI代理时，开发者可能会遇到一个典型问题：代理在通过控制台测试时运行正常，但通过Lambda函数以编程方式调用时却间歇性失败，并返回错误信息LLM prediction format incorrect。本文将深入分析该问题的成因，并提供经过验证的解决方案。

问题现象分析

当开发者使用Bedrock代理时，通常会配置以下组件：

1. 一个包含业务逻辑的Lambda函数（如调用Claude模型进行文本生成）
2. 与Lambda操作匹配的Swagger定义文件
3. Bedrock代理及其别名配置

通过AWS控制台测试时，代理能够稳定工作。但当通过Python编写的Lambda函数调用时（使用invoke_agent API），会出现以下异常行为：

• 间歇性成功，但失败率较高
• 错误响应中包含关键字段failureReason: 'LLM prediction format incorrect'
• 最终返回降级响应"Sorry, I am unable to assist you with this request"

根本原因探究

经过技术分析，该问题主要源于会话管理机制的不当使用。在Bedrock代理的工作流程中：

1. 会话上下文保持：每次代理调用都需要维护一个有效的会话上下文
2. 会话ID重用：示例代码中硬编码了固定的sessionId='SESSMAINT1'，这会导致：
   • 并发请求时的会话冲突
   • 前序会话状态可能污染后续请求
3. Lambda冷启动影响：无状态的Lambda函数与有状态的代理会话之间存在协调问题

解决方案实施

正确会话管理方案

import uuid

def invoke_maintenance_agent(searchterm):
    try:
        # 为每个请求生成唯一会话ID
        session_id = str(uuid.uuid4())
        
        response = bedrock.invoke_agent(
            agentId='YOUR_AGENT_ID',
            agentAliasId='YOUR_ALIAS_ID',
            sessionId=session_id,  # 使用动态会话ID
            inputText=searchterm
        )
        
        # 处理响应流的逻辑保持不变...
        
    except Exception as e:
        raise RuntimeError(f"Invocation error: {str(e)}")

增强型错误处理建议

1. 重试机制：对于瞬态错误实现指数退避重试
2. 响应验证：增加对响应结构的完整性检查
3. 会话超时：对于长时间运行的会话，主动管理其生命周期

最佳实践总结

1. 会话隔离原则：始终为每个独立请求创建新会话
2. 资源清理：对于长时间不用的会话，主动调用终止API
3. 监控配置：在CloudWatch中设置针对FailureReason指标的告警
4. 压力测试：模拟并发请求验证代理的稳定性

通过采用动态会话管理策略，开发者可以确保Bedrock代理在各种调用场景下保持稳定的服务能力。该解决方案不仅适用于所述错误场景，也为构建健壮的AI代理系统提供了基础架构参考。