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课程大纲
Mastra调试与评估基础
- 理解代理行为模型与故障模式。
- Mastra中的核心调试原则。
- 评估确定性与非确定性代理行为。
设置代理测试环境
- 配置测试沙盒与隔离评估空间。
- 捕获日志、跟踪与遥测数据进行详细分析。
- 准备数据集与提示以进行结构化测试。
调试AI代理行为
- 追踪决策路径与内部推理信号。
- 识别幻觉、错误与意外行为。
- 使用可观测性仪表板进行根因调查。
评估指标与基准框架
- 定义定量与定性评估指标。
- 衡量准确性、一致性与上下文合规性。
- 应用基准数据集进行可重复评估。
AI代理的可靠性工程
- 设计长期运行代理的可靠性测试。
- 检测代理性能的漂移与退化。
- 为关键工作流程实施保护措施。
质量保证流程与自动化
- 构建持续评估的QA管道。
- 自动化代理更新的回归测试。
- 将QA与CI/CD和企业工作流程集成。
减少幻觉的高级技术
- 提示策略以减少不期望的输出。
- 验证循环与自检机制。
- 实验模型组合以提高可靠性。
报告、监控与持续改进
- 开发QA报告与代理记分卡。
- 监控长期行为与错误模式。
- 为不断演变的系统迭代评估框架。
总结与下一步
要求
- 了解AI代理行为与模型交互。
- 具备调试或测试复杂软件系统的经验。
- 熟悉可观测性或日志记录工具。
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。
21 小时
