深圳Mastra培训

Mastra是一个框架，提供结构化工具，用于评估、调试和确保在复杂工作流程中运行的AI代理的可靠性。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向希望严格测试代理行为、提高可靠性并实施可衡量评估流程的中级从业者。

培训结束后，学员将能够：

• 应用调试技术，识别并纠正代理行为问题。
• 使用结构化指标、基准和质量评分评估代理。
• 实施工具和工作流程，跟踪可靠性、漂移和幻觉。
• 设计QA策略，确保持续且可预测的代理性能。

课程形式

• 互动讲座与讨论。
• 实际操作调试与评估练习。
• 使用可观测性工具进行代理行为的实时实验室分析。

课程定制选项

• 可根据要求安排定制的可靠性测试场景和行业特定的QA方法。

Mastra是一个支持AI代理、API、企业应用和外部数据系统之间深度集成的框架。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向希望构建Mastra代理与企业生态系统之间可靠、安全且可扩展集成的中级工程师。

培训结束后，学员将能够：

• 实现Mastra代理与外部服务之间的API驱动集成。
• 将企业数据系统和工具连接到自动化代理工作流。
• 应用安全数据交换和身份验证的最佳实践。
• 设计可扩展、可维护且生产就绪的集成层。

课程形式

• 互动讲座与讨论。
• 动手实践集成工程与API练习。
• 使用真实企业场景进行实时实验室实现。

课程定制选项

• 可根据要求提供定制的API场景、企业系统映射或数据集成工作坊。

Mastra是一个框架，能够在分布式系统中实现复杂的工作流自动化和多个AI代理的协调。

本课程为讲师主导的培训（线上或线下），面向中级从业者，旨在帮助他们设计、编排和操作大规模的多代理工作流。

通过完成本培训，学员将掌握以下技能：

• 使用Mastra的编排功能设计复杂的工作流。
• 协调多个代理执行并行或依赖任务。
• 实施工作流执行的监控和调试工具。
• 优化编排逻辑，提高可靠性、吞吐量和自动化效率。

课程形式

• 互动讲座与讨论。
• 动手实践工作流设计与自动化练习。
• 在容器化的实验环境中进行实际实施。

课程定制选项

• 可根据需求提供定制的自动化场景、企业集成或工作流模式。

Mastra是一个操作框架，旨在简化和优化AI代理在生产环境中的部署、扩展和生命周期管理。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向中高级技术专业人员，帮助他们可靠且高效地在生产系统中操作AI代理。

培训结束后，学员将能够：

• 将基于Mastra的AI代理部署到受控的生产级环境中。
• 使用平台原语进行水平和垂直扩展。
• 实施可观测性管道，以跟踪代理的行为和性能。
• 优化运行时配置，以减少延迟、成本和操作风险。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 专注于实际部署场景的动手练习。
• 使用容器化和编排环境进行实时实验。

课程定制选项

• 可根据要求定制主题、动手实验或行业特定场景。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向中级软件开发人员和工程团队，旨在帮助他们使用Mastra构建可扩展、可观察的AI系统。

通过本培训，学员将能够：

• 理解Mastra的架构及其如何与LLM和外部API集成。
• 使用TypeScript设计和实现AI代理和工作流程。
• 使用Mastra的可观察性和内存工具监控和提升代理性能。
• 利用Mastra的框架功能部署生产就绪的AI应用。