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課程簡介

Mastra 除錯與評估基礎

  • 理解代理行為模型與失效模式
  • Mastra 中的核心除錯原則
  • 評估確定性與非確定性的代理行為

為代理測試設定環境

  • 配置測試沙盒與隔離的評估空間
  • 捕獲日誌、追蹤與遙測數據以進行詳細分析
  • 準備用於結構化測試的資料集與提示

除錯 AI 代理行為

  • 追蹤決策路徑與內部推理訊號
  • 識別幻覺、錯誤與意外行為
  • 使用可觀察性儀表板進行根本原因調查

評估指標與基準框架

  • 定義定量與定性評估指標
  • 測量準確度、一致性與情境合規性
  • 應用基準資料集進行重複評估

AI 代理的可靠性工程

  • 為長時間運作的代理設計可靠性測試
  • 檢測代理效能的漂移與退化
  • 為關鍵工作流程實施防護措施

品質保證流程與自動化

  • 建立用於持續評估的 QA 管線
  • 自動化代理更新的迴歸測試
  • 將 QA 整合至 CI/CD 與企業工作流程中

減少幻覺的高階技術

  • 減少不必要輸出的提示策略
  • 驗證迴圈與自我檢查機制
  • 嘗試模型組合以提升可靠性

報告、監控與持續改進

  • 開發 QA 報告與代理評分卡
  • 監控長期行為與錯誤模式
  • 針對不斷演進的系統迭代評估框架

總結與下一步

最低要求

  • 了解 AI 代理行為與模型互動
  • 具備除錯或測試複雜軟體系統的經驗
  • 熟悉可觀察性或日誌工具

受眾對象

  • 品質保證工程師
  • AI 可靠性工程師
  • 負責代理品質與效能的開發人員
 21 小時

人數


每位參與者的報價

即將到來的課程

課程分類