Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Návrh Školení
Základy ladění a hodnocení pomocí Mastra
- Porozumění modelům chování agentů a možným způsobům jejich selhání
- Základní principy ladění v rámci frameworku Mastra
- Hodnocení deterministických i nedeterministických reakcí agentů
Příprava prostředí pro testování agentů
- Konfigurace testovacích sandboxů a izolovaných prostředí určených k hodnocení
- Zaznamenávání logů, sledování činnosti a sběr telemetrických dat pro podrobnou analýzu
- Příprava datových sad a promtů pro strukturované testování
Ladění chování AI agentů
- Sledování rozhodovacích procesů a vnitřních mechanismů uvažování agentů
- Identifikace halucinací, chyb a nežádoucího chování
- Využití dashboardů určených k monitorování ke zjištění příčin problémů
Metriky hodnocení a rámce pro stanovení referencí
- Definování kvantitativních i kvalitativních ukazatelů pro hodnocení
- Měření přesnosti, konzistence a souladu s kontextem užívání
- Využití referenčních datových sad pro opakované testování
Inženýrství spolehlivosti u AI agentů
- Návrh testů určených k ověření dlouhodobé stability agentů
- Detekce odchylek a zhoršování výkonnosti v průběhu času
- Zavádění ochranných mechanismů pro kritické pracovní postupy
Procesy a automatizace zajištění kvality
- Vytváření procesů na kontinuální hodnocení agentů
- Automatizace regresních testů po každé aktualizaci agentů
- Integrace systémů zajištění kvality do postupů CI/CD a firemních procesů
Pokročilé metody snižování výskytu halucinací u agentů
- Strategie tvorby promtů s cílem minimalizovat nežádoucí výstupy
- Mechanismy validace a samokontroly v rámci agentů
- Experimentování s kombinacemi různých modelů za účelem zvýšení spolehlivosti
Vytváření reportů, monitorování a nepřetržité zdokonalování
- Sestavování zpráv o kvalitě a hodnotících tabulek pro jednotlivé agenty
- Průběžné sledování dlouhodobého chování agentů a jejich chybovosti
- Postupná úprava hodnotících rámců podle vývoje systému
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Základní porozumění chování AI agentů a interakcím mezi modely
- Praktické zkušenosti s laděním nebo testováním složitých softwarových systémů
- Seznámenost s nástroji na sledování a logování
Cílová skupina
- Inženýři zajišťující kvalitu
- Inženýři zaměření na spolehlivost AI systémů
- Vývojáři odpovědní za kvalitu a výkonnost agentů
21 Hodiny