Intrati in legatura
 Durata 21 ore

Schița de curs

Fundamentele depanării și evaluării în Mastra

  • Înțelegerea modelelor de comportament a agenților și a modurilor de eșec
  • Principiile fundamentale de depanare în Mastra
  • Evaluarea acțiunilor deterministe și nedeterministe ale agenților

Configurarea mediilor pentru testarea agenților

  • Configurarea sandbox-urilor de test și a spațiilor de evaluare izolate
  • Capturarea log-urilor, a urmelor (traces) și a telemetriei pentru o analiză detaliată
  • Pregătirea seturilor de date și a prompt-urilor pentru testare structurată

Depanarea comportamentului agenților AI

  • Urmărirea căilor de decizie și a semnalelor de raționament intern
  • Identificarea halucinațiilor, a erorilor și a comportamentelor neintenționate
  • Folosirea dashboard-urilor de observability pentru investigarea cauzei radice

Metrici de evaluare și framework-uri de benchmarking

  • Definirea metricilor de evaluare cantitative și calitative
  • Măsurarea preciziei, a consistenței și a conformității contextuale
  • Aplicarea seturilor de date de benchmark pentru o evaluare reproductibilă

Ingineria fiabilității pentru agenții AI

  • Proiectarea testelor de fiabilitate pentru agenții care rulează pe termen lung
  • Detectarea drift-ului și a degradării performanței agenților
  • Implementarea de mecanisme de siguranță pentru fluxurile de lucru critice

Procese și automatizări de asigurare a calității (QA)

  • Construirea pipeline-urilor QA pentru evaluarea continuă
  • Automatizarea testelor de regresie pentru actualizările agenților
  • Integrarea QA cu fluxurile CI/CD și enterprise

Tehnici avansate pentru reducerea halucinațiilor

  • Strategii de promptare pentru reducerea output-urilor nedorite
  • Bucle de validare și mecanisme de auto-verificare
  • Experimentarea cu combinații de modele pentru îmbunătățirea fiabilității

Raportare, monitorizare și îmbunătățire continuă

  • Dezvoltarea rapoartelor QA și a scorecard-urilor agenților
  • Monitorizarea comportamentului pe termen lung și a tiparelor de erori
  • Iterarea asupra framework-urilor de evaluare pentru sistemele în evoluție

Rezumat și pașii următori

Cerințe

  • Înțelegerea comportamentului agenților AI și a interacțiunilor modelelor
  • Experiență în depanarea sau testarea sistemelor software complexe
  • Familiaritate cu instrumente de observability sau logare

Public țintă

  • Ingineri QA
  • Ingineri de fiabilitate AI
  • Dezvoltatori responsabili de calitatea și performanța agenților

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite