Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
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