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
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