Neem contact met ons op

Cursusaanbod

Grondbeginselen van Mastra-debugging en evaluatie

  • Begrip van gedragmodellen en foutpatronen bij agents
  • Kernprincipes voor debugging binnen Mastra
  • Evaluatie van zowel deterministische als niet-deterministische acties door agents

Omgevingen inrichten voor het testen van agents

  • Configuratie van testsandboxes en geïsoleerde evaluatieruimtes
  • Logboeken, tracegegevens en telemetrie verzamelen voor gedetailleerde analyse
  • Datasets en prompts voorbereiden voor gestructureerd testen

Debuggen van AI-agentgedrag

  • Traceren van besluitvormingspaden en interne redeneersignalen
  • Identificeren van hallucinaties, fouten en ongewenst gedrag
  • Gebruik van observability-dashboards voor het opsporen van oorzaken

Evaluatiemetrieken en benchmark-frameworks

  • Definiëren van kwantitatieve en kwalitatieve evaluatiefactoren
  • Meten van nauwkeurigheid, consistentie en contextuele naleving
  • Toepassing van benchmark-datasets voor herhaalbare beoordelingen

Betrouwbaarheidsengineeringswerkzaamheden voor AI-agents

  • Ontwerpen van betrouwbaarheidstests voor langdurig werkende agents
  • Detecteren van gedragveranderingen en kwaliteitsdaling bij agents
  • Implementeren van beveiligingsmaatregelen voor kritieke werkstromen

QA-processen en -automatisering

  • Opzetten van QA-pipelines voor continu evalueren
  • Automatiseren van regressietests bij agent-updates
  • Integreren van QA in CI/CD- en bedrijfswerkstromen

Geavanceerde technieken voor het beperken van hallucinaties

  • Prompttechnieken om ongewenste output te voorkomen
  • Validatieloops en zelfcontrolemechanismen implementeren
  • Experimenteren met combinaties van modellen om de betrouwbaarheid te verbeteren

Rapporteren, monitoring en continu verbeteren

  • Opstellen van QA-rapporten en scorekaarten voor agents
  • Langdurige bewaking van gedrag en foutpatronen
  • Iteratief verbeteren van evaluatieframeworks bij veranderende systemen

Samenvatting en volgende stappen

Vereisten

  • Kennis van het gedrag van AI-agents en de onderlinge interacties tussen modellen
  • Ervaring met debuggen of testen van complexe softwaresystemen
  • Bekendheid met observability- en loggingtools

Doelgroep

  • QA-engineers
  • AI-betrouwbaarheidsingineurs
  • Ontwikkelaars die verantwoordelijk zijn voor de kwaliteit en prestaties van agents
 21 Uren

Aantal deelnemers


Prijs per deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën