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课程时长 21 小时
课程大纲
Mastra调试和评估的基础
- 理解代理行为模型和故障模式
- Mastra内的核心调试原则
- 评估确定性和非确定性代理动作
搭建代理测试环境
- 配置测试沙箱和隔离评估空间
- 捕获日志、跟踪和遥测数据以进行详细分析
- 准备用于结构化测试的数据集和提示词
调试AI代理行为
- 跟踪决策路径和内部推理信号
- 识别幻觉、错误和非预期行为
- 使用可观察性仪表板进行根本原因调查
评估指标和基准框架
- 定义定量和定性评估指标
- 衡量准确性、一致性和上下文合规性
- 应用基准数据集以进行可重复评估
AI代理的可靠性工程
- 为长期运行的代理设计可靠性测试
- 检测代理性能中的漂移和退化
- 为关键工作流实施保障措施
质量保证流程和自动化
- 构建用于持续评估的QA管道
- 自动化代理更新的回归测试
- 将QA集成到CI/CD和企业工作流中
减少幻觉的高级技术
- 减少不良输出的提示策略
- 验证循环和自检机制
- 实验模型组合以提高可靠性
报告、监控和持续改进
- 开发QA报告和代理记分卡
- 监控长期行为和错误模式
- 针对不断演变的系统迭代评估框架
总结与下一步
要求
- 理解AI代理行为和模型交互
- 具有调试或测试复杂软件系统的经验
- 熟悉可观察性或日志工具
目标受众
- QA工程师
- AI可靠性工程师
- 负责代理质量和性能的开发者