Mastra: Ladění, evaluace a zajištění kvality AI agentů Počítačový Kurz

Základy ladění a evaluace v Mastra

• Rozumění modelům chování agentů a módům selhání
• Základní principy ladění v rámci Mastra
• Evaluace deterministických a nedeterministických akcí agentů

Nastavení prostředí pro testování agentů

• Konfigurace testovacích sandboxů a izolovaných prostorů pro evaluaci
• Zachytávání logů, stop a telemetrie pro podrobnou analýzu
• Příprava datových sad a promptů pro strukturované testování

Ladění chování AI agentů

• Sledování cest rozhodování a interních signálů úvah
• Identifikace halucinací, chyb a nechtěných chování
• Použití dashboardů pro observability k vyhledávání příčin

Metriky evaluace a frameworky benchmarkingů

• Definice kvantitativních a kvalitativních metrik evaluace
• Měření přesnosti, konzistence a kontextového souladu
• Aplikace benchmarkových datových sad pro reprodukovatelné hodnocení

Spolehlivostní inženýrství pro AI agenty

• Navrhování testů spolehlivosti pro dlouhodobě běžící agenty
• Detekce driftu a degradace výkonu agentů
• Implementace opatření pro kritické workflow

Procesy zajišťování kvality a automatizace

• Stavba QA pipeline pro kontinuální evaluaci
• Automatizace regresních testů pro aktualizace agentů
• Integrace QA s CI/CD a podnikovými workflow

Pokročilé techniky pro snižování halucinací

• Strategie promptingu pro omezení nevyhovujících výstupů
• Validační smyčky a mechanismy samokontroly
• Experimentování s kombinacemi modelů pro zlepšení spolehlivosti

Reporting, monitorování a kontinuální zlepšování

• Vytváření QA zpráv a skóreagentů
• Monitorování dlouhodobého chování a vzorců chyb
• Iterace evaluačních frameworků pro vyvíjející se systémy

Shrnutí a další kroky