Mastra Debugging, Evaluatie & Kwaliteitsgarantie voor AI-agents Training Cursus

Grondslagen van debugging en evaluatie in Mastra

• Verstehen van gedragsmodellen en falingsmodi van agents
• Kernprincipes voor debugging binnen Mastra
• Beoordeling van deterministische en niet-deterministische agentacties

Omgevingen instellen voor agenttesten

• Configuratie van testsandboxes en geïsoleerde evaluatieomgevingen
• Vastleggen van logs, traces en telemetrie voor gedetailleerde analyse
• Voorbereiden van datasets en prompts voor gestructureerd testen

Debugging van AI-agentgedrag

• Traceer van besluitvormingspaden en interne redeneerprocessen
• Herkennen van hallucinaties, fouten en onbedoeld gedrag
• Gebruik van observabiliteitsdashboards voor oorzaakonderzoek

Evaluatiemetrics en benchmarkingkaders

• Bepalen van kwantitatieve en kwalitatieve evaluatiemetrics
• Meten van nauwkeurigheid, consistentie en contextuele naleving
• Toepassen van benchmarkdatasets voor herhaalbare evaluatie

Betrouwbaarheidstechniek voor AI-agents

• Ontwerpen van betrouwbaarheidstests voor langlopende agents
• Detectie van drift en degradatie in agentprestaties
• Implementatie van beveiligingsmechanismen voor kritieke workflows

Kwaliteitsgarantielprocessen en automatisering

• Opbouwen van QA-pipelines voor continue evaluatie
• Automatiseren van regressietests voor agentupdates
• Integratie van QA in CI/CD- en ondernemingsworkflows

Gevorderde technieken voor reductie van hallucinaties

• Strategieën voor prompting om ongewenste uitvoer te verminderen
• Validatieloopbanen en zelfcontrolemechanismen
• Experimenteren met modelcombinaties om de betrouwbaarheid te verbeteren

Rapportage, monitoring en continue verbetering

• Ontwikkelen van QA-rapporten en agent-scorecards
• Monitoring van langdurig gedrag en foutpatronen
• Iteratie op evaluatiekaders voor evoluterende systemen

Samenvatting en vervolgstappen