Mastra feilretting, evaluering og kvalitetskontroll for AI-agenter Treningskurs

Grunnleggende kunnskaper om Mastra feilretting og evaluering

• Forståelse av agentoppføringsmodeller og feilmoduser
• Kjerneprinsipper for feilretting innenfor Mastra
• Evaluering av deterministiske og ikke-deterministiske agenthandlinger

Innstilling av miljøer for agenttesting

• Konfigurering av testboks og isolerte evalueringsrom
• Samling av logger, spor og telemetri for detaljert analyse
• Forberedelse av datasets og prompter for strukturert testing

Feilretting av AI-agent oppførsel

• Sporing av beslutningsstier og interne resonssignaler
• Identifisering av hallusinasjoner, feil og uønsket oppførsel
• Bruk av observbarhetsdashboard for grunntidsundersøkelser

Evalueringsmetrikker og referansepunkt-rammeverk

• Definering av kvantitative og kvalitative evalueringsmetrikker
• Måling av nøyaktighet, konsistens og kontekstuell samsvar
• Implementering av referansedatasets for gjentakelig vurdering

Pålitelighetsingeniøring for AI-agenter

• Design av pålitelighetstester for langkjørende agenter
• Oppdagelse av drift og nedgang i agentytelse
• Implementering av sikkerhetstiltak for kritiske arbeidsflyter

Kvalitetskontrollprosesser og automatisering

• Oppbygging av kvalitetskontrollpipeliner for kontinuerlig evaluering
• Automatisering av regresjonstester for agentoppdateringer
• Integrasjon av kvalitetskontroll med CI/CD og bedriftsarbeidsflyter

Avanserte teknikker for reduksjon av hallusinasjoner

• Promptstrategier for å redusere uønskede utdata
• Valideringssyklus og selvkontrollmekanismer
• Eksperimentering med modellkombinasjoner for å forbedre pålitelighet

Rapportering, overvåking og kontinuerlig forbedring

• Utvikling av kvalitetsrapporter og agentpoengtavler
• Overvåking av langvarig oppførsel og feilmønstre
• Iterering på evalueringsrammeverk for evoluerende systemer

Oppsummering og neste trinn