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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

課程分類