Mastra: Debugging, evaluacija i obezbeđivanje kvaliteta za AI agente Kurs za obuku

Temelji debugovanja i evaluacije u Mastra okruženju

• Razumevanje modela ponašanja agenata i modova kvara
• Osnovni principi debugovanja unutar Mastra okvira
• Evaluacija determinističkih i nedeterminističkih radnji agenata

Podešavanje okruženja za testiranje agenata

• Konfiguracija testnih sandboks okruženja i izolovanih prostora za evaluaciju
• Beleženje logova, tragova i telemetrije za detaljnu analizu
• Priprema skupa podataka i promptova za struktuirano testiranje

Debugovanje ponašanja AI agenata

• Praćenje puteva donošenja odluka i unutrašnjih signala razuma
• Identifikacija halucinacija, grešaka i neželjenog ponašanja
• Korišćenje dasborda za opservabilnost za istraživanje uzroka problema

Metrike evaluacije i okviri za benchmarking

• Definisanje kvantitativnih i kvalitativnih metrika evaluacije
• Merenje tačnosti, konzistentnosti i kontekstualne usaglašenosti
• Primena benchmark skupova podataka za ponovljivu procenu

Inženjering pouzdanosti za AI agente

• Dizajn testova pouzdanosti za agente koji rade duže vreme
• Detektovanje drifta i degradacije performansi agenata
• Implementacija sigurnosnih mehanizama za kritične tokove rada

Procesi obezbeđivanja kvaliteta i automatizacija

• Izgradnja QA cevi za kontinuiranu evaluaciju
• Automatizacija regresivnih testova za ažuriranja agenata
• Integracija QA sa CI/CD i preduzećkim tokovima rada

Napredne tehnike za smanjenje halucinacija

• Strategije promptovanja za smanjenje neželjenih izlaza
• Petlje validacije i mehanizmi samokontrole
• Eksperimentisanje sa kombinacijama modela radi poboljšanja pouzdanosti

Izveštavanje, praćenje i kontinuirano usavršavanje

• Pravljenje QA izveštaja i tabela ocena agenata
• Praćenje dugoročnog ponašanja i obrazaca grešaka
• Iterativno usavršavanje okvira za evaluaciju za evoluirajuće sisteme

Zaključak i naredni koraci