Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Podstawy debugowania i oceny w Mastrze
- Zrozumienie modeli zachowań agentów i trybów awarii
- Podstawowe zasady debugowania w Mastrze
- Ocena deterministycznych i niedeterministycznych działań agentów
Przygotowanie środowisk do testowania agentów
- Konfiguracja piaskownic testowych i izolowanych przestrzeni do oceny
- Przechwytywanie logów, śladów i telemetrii do szczegółowej analizy
- Przygotowywanie zbiorów danych i promptów do ustrukturyzowanych testów
Debugowanie zachowań agentów AI
- Śledzenie ścieżek decyzyjnych i sygnałów wewnętrznego rozumowania
- Identyfikacja halucynacji, błędów i niepożądanych zachowań
- Korzystanie z dashboardów obserwowalności do analizy przyczyn źródłowych
Metryki oceny i frameworki benchmarkowe
- Definiowanie ilościowych i jakościowych metryk oceny
- Pomiar dokładności, spójności i zgodności kontekstowej
- Stosowanie zbiorów danych benchmarkowych do powtarzalnej oceny
Inżynieria niezawodności dla agentów AI
- Projektowanie testów niezawodności dla długotrwałych agentów
- Wykrywanie dryfu i degradacji wydajności agentów
- Wdrażanie zabezpieczeń dla krytycznych przepływów pracy
Procesy zapewnienia jakości i automatyzacja
- Budowanie pipeline’ów QA do ciągłej oceny
- Automatyzacja testów regresyjnych dla aktualizacji agentów
- Integracja QA z CI/CD i przepływami pracy przedsiębiorstw
Zaawansowane techniki redukcji halucynacji
- Strategie promptowania w celu redukcji niepożądanych wyników
- Pętle walidacji i mechanizmy samokontroli
- Eksperymentowanie z kombinacjami modeli w celu poprawy niezawodności
Raportowanie, monitorowanie i ciągłe doskonalenie
- Tworzenie raportów QA i kart wyników agentów
- Monitorowanie długoterminowych zachowań i wzorców błędów
- Iteracja frameworków oceny dla ewoluujących systemów
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Zrozumienie zachowań agentów AI i interakcji modeli
- Doświadczenie w debugowaniu lub testowaniu złożonych systemów software’owych
- Znajomość narzędzi do obserwowalności lub logowania
Grupa docelowa
- Inżynierowie QA
- Inżynierowie ds. niezawodności AI
- Programiści odpowiedzialni za jakość i wydajność agentów
21 godzin