Mastra: Debugowanie, ewaluacja i zapewnienie jakości dla agentów AI - Plan Szkolenia

Fundamenty debugowania i ewaluacji w Mastra

• Rozumienie modeli zachowań agentów i trybów awarii
• Podstawowe zasady debugowania w ramach Mastra
• Ewaluacja deterministycznych i niedeterministycznych działań agentów

Przygotowywanie środowisk do testowania agentów

• Konfigurowanie piaskownic testowych i izolowanych przestrzeni ewaluacyjnych
• Pozyskiwanie logów, tras (traces) i telemetrii do szczegółowej analizy
• Przygotowywanie zestawów danych i promptów do strukturalnego testowania

Debugowanie zachowań agentów AI

• Śledzenie ścieżek decyzyjnych i sygnałów wnioskowania wewnętrznego
• Identyfikacja halucynacji, błędów i nieoczekiwanych zachowań
• Używanie dashboardów obserwowalności do badania przyczyn źródłowych

Metryki ewaluacyjne i ramy benchmarkowe

• Definiowanie metryk ewaluacyjnych ilościowych i jakościowych
• Pomiar dokładności, spójności i zgodności kontekstowej
• Stosowanie zestawów benchmarkowych do powtarzalnych ocen

Inżynieria niezawodności agentów AI

• Projektowanie testów niezawodności dla długoterminowo działających agentów
• Wykrywanie dryfu i degradacji wydajności agentów
• Implementacja zabezpieczeń dla kluczowych procesów

Procesy zapewnienia jakości (QA) i automatyzacja

• Budowanie pipeline'ów QA do ciągłej ewaluacji
• Automatyzowanie testów regresyjnych dla aktualizacji agentów
• Integracja QA z CI/CD i procesami enterprise

Zaawansowane techniki redukcji halucynacji

• Strategie tworzenia promptów zmniejszające niechciane wyjścia
• Pętle walidacji i mechanizmy samokontroli
• Eksperymentowanie z kombinacjami modeli w celu poprawy niezawodności

Raportowanie, monitorowanie i ciągłe doskonalenie

• Tworzenie raportów QA i kart wyników (scorecards) agentów
• Monitorowanie długoterminowych zachowań i wzorców błędów
• Iteracyjne doskonalenie ram ewaluacyjnych dla ewoluujących systemów

Podsumowanie i kolejne kroki