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課程簡介
Mastra 除錯與評估基礎
- 理解代理行為模型和失敗模式
- Mastra 中的核心除錯原則
- 評估確定性和非確定性的代理動作
設置代理測試環境
- 配置測試沙箱和隔離的評估空間
- 捕獲日誌、追蹤和遙測數據以進行詳細分析
- 準備用於結構化測試的數據集和提示（prompts）
AI 代理行為除錯
- 追蹤決策路徑和內部推理信號
- 識別幻覺、錯誤和意外行為
- 使用可觀察性儀表板進行根本原因調查
評估指標和基準測試框架
- 定義定性和定量的評估指標
- 衡量準確性、一致性和上下文合規性
- 應用基準數據集進行可重複評估
AI 代理的可靠性工程
- 為長時間運行的代理設計可靠性測試
- 檢測代理性能中的漂移和退化
- 為關鍵工作流程實施保障措施
品質保證流程和自動化
- 構建用於連續評估的 QA 流水線
- 自動化代理更新的回歸測試
- 將 QA 與 CI/CD 和企業工作流程集成
減少幻覺的高級技術
- 減少不期望輸出的提示策略
- 驗證循環和自我檢查機制
- 實驗不同的模型組合以提高可靠性
報告、監控和持續改進
- 開發 QA 報告和代理分數卡
- 監控長期行為和錯誤模式
- 為 evolving 系統迭代評估框架
總結和下一步
最低要求
- 理解 AI 代理行為和模型交互
- 具有除錯或測試複雜軟件系統的經驗
- 熟悉可觀察性或日誌工具
目標受眾
- QA 工程師
- AI 可靠性工程師
- 負責代理品質和性能的開發人員
21 小時
