Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Cursusaanbod
Fundamenten van Mastra Debugging en Evaluatie
- Agentgedragsmodellen en falingsmodi begrijpen
- Kernprincipes van debugging binnen Mastra
- Deterministische en niet-deterministische agentacties evalueren
Omgevingen instellen voor agenttesting
- Test-sandboxes en geïsoleerde evaluatieruimten configureren
- Logs, traceringen en telemetrie vastleggen voor gedetailleerde analyse
- Datasets en prompts voorbereiden voor gestructureerde testen
AI-Agentgedrag debuggen
- Beslissingspaden en interne redeneringssignalen traceren
- Hallucinaties, fouten en onbedoelde gedragingen identificeren
- Observability-dashboards gebruiken voor oorzaksanalyse
Evaluatiemetrieken en benchmarkingframeworks
- Kwantitatieve en kwalitatieve evaluatiemetrieken definiëren
- Nauwkeurigheid, consistentie en contextuele compliance meten
- Benchmarkdatasets toepassen voor herhaalbare beoordeling
Betrouwbaarheidsingenieurskunst voor AI-agents
- Betrouwbaarheidstests ontwerpen voor langlopende agents
- Drift en prestatieafname in agentgedrag detecteren
- Veiligheidsmaatregelen implementeren voor kritieke workflows
Kwaliteitsborgingsprocessen en automatisering
- QA-pipelines bouwen voor continue evaluatie
- Regressietests automatiseren voor agent-updates
- QA integreren met CI/CD en enterprise-workflows
Geavanceerde technieken voor hallucinatiereductie
- Promptstrategieën om ongewenste outputs te verminderen
- Validatie-lussen en zelfcheckmechanismen
- Experimenten met modellcombinaties om betrouwbaarheid te verbeteren
Rapportage, monitoring en continue verbetering
- QA-rapporten en agentscorecards ontwikkelen
- Langdurig gedrag en foutpatronen monitoren
- Itereren op evaluatieframeworks voor evoluerende systemen
Samenvatting en volgende stappen
Vereisten
- Een begrip van AI-agentgedrag en modelinteracties
- Ervaring met debugging of testen van complexe software systemen
- Vertrouwdheid met observability- of loggingtools
Doelgroep
- QA-engineers
- AI-betrouwbaarheidstechnici
- Ontwikkelaars die verantwoordelijk zijn voor agentkwaliteit en -prestaties
21 Uren