Bądźmy w kontakcie

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

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie