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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

即将举行的公开课程

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