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 課程時長 21 時間:

課程簡介

Mastra調試與評估基礎

  • 理解代理行為模型與故障模式
  • Mastra內的核心調試原則
  • 評估確定性與非確定性代理操作

建立代理測試環境

  • 配置測試沙盒與隔離評估空間
  • 捕獲日誌、追蹤與遙測數據,進行詳細分析
  • 準備數據集與提示詞,以便進行結構化測試

調試AI代理行為

  • 追蹤決策路徑與內部推理信號
  • 識別幻覺、錯誤及非預期行為
  • 使用可觀測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、一致性與上下文合規性
  • 應用基準數據集,實現可重複的評估

AI代理的可靠性工程

  • 為長期運行的代理設計可靠性測試
  • 檢測代理性能中的漂移與衰退
  • 為關鍵工作流實施保障措施

質量保證流程與自動化

  • 構建持續評估的QA管道
  • 自動化代理更新的回歸測試
  • 將QA與CI/CD及企業工作流集成

減少幻覺的高階技巧

  • 制定提示策略,減少非預期輸出
  • 實施驗證循環與自檢機制
  • 嘗試模型組合,以提升可靠性

報告、監控與持續改進

  • 編寫QA報告與代理評分卡
  • 監控長期行為與錯誤模式
  • 針對演進中的系統,迭代評估框架

總結與後續步驟

最低要求

  • 理解AI代理行為與模型互動
  • 具備調試或測試複雜軟體系統的經驗
  • 熟悉可觀測性或日誌工具

受眾

  • QA工程師
  • AI可靠性工程師
  • 負責代理質量與性能的開發人員

人數


每位參與者的報價

即將到來的課程

課程分類