Struttura del corso

Fondamenti del Debugging e della Valutazione con Mastra

  • Comprensione dei modelli di comportamento degli agenti e delle modalità di fallimento
  • Principi fondamentali del debugging all'interno di Mastra
  • Valutazione di azioni deterministiche e non-deterministiche degli agenti

Configurazione degli Ambienti per il Test degli Agenti

  • Configurazione di sandbox di test e spazi di valutazione isolati
  • Cattura di log, tracce e telemetria per analisi dettagliate
  • Preparazione di dataset e prompt per il test strutturato

Debugging del Comportamento degli Agenti AI

  • Tracciamento dei percorsi decisionali e dei segnali di ragionamento interni
  • Identificazione di allucinazioni, errori e comportamenti non intenzionali
  • Utilizzo di dashboard di osservabilità per l'indagine delle cause radici

Metriche di Valutazione e Framework di Benchmarking

  • Definizione di metriche quantitative e qualitative di valutazione
  • Misurazione dell'accuratezza, della coerenza e della conformità contestuale
  • Applicazione di dataset di benchmark per valutazioni ripetibili

Ingegneria della Affidabilità per Agenti AI

  • Progettazione di test di affidabilità per agenti in esecuzione prolungata
  • Rilevamento dello slittamento (drift) e della degradazione delle prestazioni degli agenti
  • Implementazione di salvaguardie per flussi di lavoro critici

Processi di Garanzia della Qualità e Automazione

  • Costruzione di pipeline QA per la valutazione continua
  • Automazione dei test di regressione per gli aggiornamenti degli agenti
  • Integrazione della QA con CI/CD e flussi di lavoro aziendali

Tecniche Avanzate per la Riduzione delle Allucinazioni

  • Strategie di prompting per ridurre i risultati indesiderati
  • Cicli di validazione e meccanismi di auto-controllo
  • Sperimentazione con combinazioni di modelli per migliorare la affidabilità

Reporting, Monitoraggio e Miglioramento Continuo

  • Sviluppo di report QA e schede degli agenti
  • Monitoraggio del comportamento a lungo termine e pattern di errore
  • Iterazione su framework di valutazione per sistemi in evoluzione

Riepilogo e Passi Successivi

Requisiti

  • Comprensione del comportamento degli agenti AI e delle interazioni dei modelli
  • Esperienza nel debugging o nel test di sistemi software complessi
  • Familiarità con strumenti di osservabilità o logging

Pubblico di Riferimento

  • Ingegneri QA
  • Ingegneri di affidabilità AI
  • Sviluppatori responsabili della qualità e delle prestazioni degli agenti
 21 Ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

Corsi in Arrivo

Categorie relative