ある小売企業がAmazon Bedrock Agentsを使った在庫補充自動化システムをテスト中です。エージェントは「在庫レベル確認→発注量計算→発注実行」という3段階のワークフローを処理しますが、テスト環境で約20%のリクエストで誤った発注量が実行されています。問題がどのオーケストレーションステップで発生しているかを特定するために最も直接的かつ効果的なデバッグ手法はどれですか？
Amazon Bedrock Agentsの `enableTrace: true` オプションは、エージェントのマルチステップ推論プロセスをサイクルごとに可視化する専用のデバッグ機能です。InvokeAgentレスポンスの `trace` フィールドには以下の情報が含まれます。 ・PreProcessingTrace（入力の前処理・分類判断） ・OrchestrationTrace（推論内容・アクション選択理由・Lambda呼び出しパラメータとその戻り値） ・PostProcessingTrace（最終応答の生成過程） これにより「どのステップでどのアクションが選ばれ、Lambdaからどんな値が返され、次の推論に何が渡されたか」を時系列で追跡でき、誤った発注量が生まれた原因ステップを正確に特定できます。 選択肢AのAWS X-Rayは各Lambda関数の実行パフォーマンスを計測しますが、エージェントのオーケストレーション層の思考プロセスやアクション間のデータ受け渡しまでは把握できません。 選択肢CのCloudWatch Logs InsightsはERRORログ検出には有効ですが、エラーを伴わない誤ったビジネスロジック（正常実行しているが値が間違っている場合）は検出できません。 選択肢DのBedrockモデル呼び出しロギングは個々のLLM呼び出しのプロンプトと出力を記録しますが、エージェントの複数サイクルにわたる構造化トレースとしては提供されないため、多段階の因果関係追跡には適していません。