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Struttura del corso
Fondamenti del debug e della valutazione in Mastra
- Comprensione dei modelli comportamentali degli agenti e delle modalità di insorgenza degli errori.
- I principi base per il debugging all’interno dell’ecosistema Mastra.
- Valutazione del comportamento sia deterministico che non deterministico degli agenti.
Configurazione degli ambienti necessari per i test sugli agenti
- Impostazione di sandbox di prova e ambienti isolati adatti alla valutazione.
- Raccolta di log, tracce e dati telematici utili a un’analisi approfondita.
- Preparazione di dataset e prompt specifici per effettuare test strutturati.
Debug del comportamento degli agenti AI
- Tracciamento dei percorsi decisionali e delle informazioni che influenzano il ragionamento interno degli agenti.
- Rilevamento di allucinazioni, anomalie e comportamenti imprevisti generati dagli agenti.
- Utilizzo di dashboard di osservabilità per individuare le cause principali dei problemi riscontrati.
Metriche di valutazione e framework di benchmarking
- Definizione di indicatori quantitativi e qualitativi utili a giudicare il rendimento degli agenti.
- Misurazione dell’accuratezza, della coerenza e del rispetto delle specifiche contestuali da parte degli agenti stessi.
- Impiego di dataset benchmark affinché i test possano essere ripetuti in modo standardizzato nel tempo.
Ingegneria dell’affidabilità per gli agenti AI
- Progettazione di prove volte a verificare l’affidabilità degli agenti operanti in condizioni di esercizio prolungato.
- Rilevamento tempestivo di eventuali deviazioni o deterioramenti nelle prestazioni degli agenti.
- Implementazione di misure precauzionali adatte ai processi aziendali che dipendono dagli agenti AI.
Processi e automazione della garanzia della qualità
- Creazione di flussi lavorativi dedicati al controllo qualità in modo continuo ed automatico.
- Automatizzazione dei test di regressione da eseguire ogni volta che si apportano modifiche agli agenti AI.
- Integrazione dei processi di QA all’interno dei cicli CI/CD e degli ambienti produttivi aziendali.
Tecniche avanzate per ridurre le allucinazioni negli output generati dagli agenti
- Strategie di prompt engineering volte ad abbassare la probabilità di ottenere risposte errate.
- Implementazione di meccanismi di autoverifica e cicli di validazione che rafforzino la correttezza delle decisioni prese dagli agenti.
- Sperimentazione con diverse combinazioni di modelli in modo da migliorarne complessivamente l’affidabilità operativa.
Redazione di report, monitoraggio e progresso continuo
- Creazione di report dettagliati e di schede valutative utili per monitorare costantemente gli agenti AI.
- Osservazione sistematica del comportamento nel lungo periodo e rilevazione tempestiva delle tendenze negative.
- Aggiornamento iterativo dei framework di valutazione in base all’evoluzione costante degli agenti AI.
Sintesi finale e prossimi passi da intraprendere
Requisiti
- Conoscenza di base del funzionamento degli agenti AI e delle interazioni tra modelli.
- Esperienza nel debug o nel test di sistemi software complessi.
- Familiarità con strumenti di osservabilità e logging.
Destinatari del corso
- Ingegneri addetti al controllo qualità.
- Ingegneri specializzati nella garantita affidabilità degli agenti AI.
- Sviluppatori responsabili della qualità e delle performance degli agenti AI.
21 ore
