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課程時長 21 時間:
課程簡介
Mastra 除錯與評估基礎
- 理解代理行為模型及失敗模式
- Mastra 中的核心除錯原則
- 評估確定性與非確定性代理動作
設定代理測試環境
- 配置測試沙盒及隔離評估空間
- 擷取日誌、追蹤及遙測數據以進行詳細分析
- 準備用於結構化測試的資料集與提示詞
AI 代理行為除錯
- 追蹤決策路徑及內部推理信號
- 識別幻覺、錯誤及非預期行為
- 使用可觀察性儀表板進行根本原因調查
評估指標與基準測試框架
- 定義定量與定性評估指標
- 衡量準確性、一致性及上下文合規性
- 應用基準資料集以進行可重複的評估
AI 代理可靠性工程
- 為長期運作的代理設計可靠性測試
- 檢測代理效能中的漂移與衰退
- 為關鍵工作流程實施安全措施
品質保證流程與自動化
- 建立用於持續評估的 QA 管道
- 自動化代理更新的回歸測試
- 將 QA 整合至 CI/CD 及企業工作流程中
降低幻覺的高階技術
- 減少非預期輸出的提示詞策略
- 驗證迴圈與自我檢查機制
- 實驗不同模型組合以提升可靠性
報告、監控與持續改進
- 制定 QA 報告及代理評分卡
- 監控長期行為及錯誤模式
- 針對演進中的系統迭代評估框架
總結與下一步
最低要求
- 了解 AI 代理行為及模型互動機制
- 具備除錯或測試複雜軟體系統的經驗
- 熟悉可觀察性或日誌記錄工具
目標受眾
- QA 工程師
- AI 可靠性工程師
- 負責代理品質與效能的開發人員