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課程簡介

Mastra 調試與評估基礎

  • 理解 Agent 行為模型及失效模式
  • Mastra 中的核心調試原則
  • 評估確定性與非確定性的 Agent 動作

為 Agent 測試設定環境

  • 配置測試沙箱及隔離的評估空間
  • 捕捉日誌、追蹤記錄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(prompts)

AI Agent 行為調試

  • 追蹤決策路徑與內部推理訊號
  • 識別幻覺、錯誤及非預期行為
  • 使用可觀測性儀表板進行根本原因調查

評估指標與基準框架

  • 定義定量與定性評估指標
  • 測量準確度、一致性與情境合規性
  • 應用基準資料集進行可重複的評估

AI Agent 可靠性工程

  • 為長期運行的 Agent 設計可靠性測試
  • 偵測 Agent 效能的漂移與退化
  • 為關鍵工作流程實施防護措施

品質保證流程與自動化

  • 構建用於持續評估的 QA 管道
  • 自動化 Agent 更新的回歸測試
  • 將 QA 整合至 CI/CD 與企業工作流程中

減少幻覺的進階技術

  • 用於減少不必要輸出的提示策略
  • 驗證迴圈與自我檢查機制
  • 透過實驗模型組合以提高可靠性

報告、監控與持續改善

  • 開發 QA 報告與 Agent 分數卡
  • 監控長期行為與錯誤模式
  • 針對不斷演進的系統對評估框架進行迭代

摘要與下一步

最低要求

  • 了解 AI Agent 行為及模型互動
  • 具備調試或測試複雜軟體系統的經驗
  • 熟悉可觀測性或日誌記錄工具

受眾

  • 品質保證工程師
  • AI 可靠性工程師
  • 負責 Agent 質量與效能的開發人員
 21 小時

課程分類