Mastra – felsökning, utvärdering och kvalitetssäkring för AI-agenter Träningskurs

Grundläggande kunskaper om felsökning och utvärdering i Mastra

• Förståelse av agenter beteendemodeller och fel lägen
• Kärnfelsökningssatser inom Mastra
• Utvärdering av deterministiska och icke-deterministiska agentaktioner

Inrättande av miljöer för agenttest

• Konfigurering av test-sandboxar och isolerade utvärderingsutrymmen
• Inhämtning av loggar, spår och telemetri för detaljerad analys
• Förberedelse av datamängder och prompts för strukturerad testning

Felsökning av AI-agenters beteende

• Spårning av beslutsvägar och interna resonemangssignaler
• Identifiering av hallucinationer, fel och oavsiktliga beteenden
• Användning av observerbarhetsdashboards för utredning av grundorsaker

Utvärderingsmetriker och benchmarkramverk

• Definition av kvantitativa och kvalitativa utvärderingsmetriker
• Mätning av noggrannhet, konsistens och kontextuell efterlevnad
• Tillämpning av benchmarkdatamängder för upprepad bedömning

Pålitlighetsingenjörskonst för AI-agenter

• Design av pålitlighetstester för långkörande agenter
• Detektering av drift och försämring av agentprestanda
• Införande av skyddsåtgärder för kritiska arbetsflöden

Kvalitetssäkringsprocesser och automation

• Byggande av QA-pipelines för kontinuerlig utvärdering
• Automatisering av regressionstester för agentuppdateringar
• Integration av QA med CI/CD och företagsarbetsflöden

Avancerade tekniker för reduktion av hallucinationer

• Promptstrategier för att minska oönskade utdata
• Valideringsloopar och självkontrollmekanismer
• Experimentell användning av modellkombinationer för att förbättra pålitligheten

Rapportering, övervakning och kontinuerlig förbättring

• Utveckling av QA-rapporter och agentpoängkort
• Övervakning av långsiktigt beteende och felmönster
• Iteration av utvärderingsramverk för utvecklande system

Sammanfattning och nästa steg