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Duração 21 horas
Programa do Curso
Fundamentos da Depuração e Avaliação com Mastra
- Compreensão dos modelos de comportamento dos agentes e modos de falha
- Princípios fundamentais de depuração no Mastra
- Avaliação de ações de agentes determinísticas e não determinísticas
Configuração de Ambientes para Teste de Agentes
- Configuração de areias de teste (sandboxes) e espaços de avaliação isolados
- Captura de registos (logs), rastros (traces) e telemetria para análise detalhada
- Preparação de conjuntos de dados e prompts para testes estruturados
Depuração do Comportamento de Agentes de IA
- Rastreamento de caminhos de decisão e sinais de raciocínio interno
- Identificação de alucinações, erros e comportamentos indesejados
- Utilização de painéis de observabilidade para investigação da causa raiz
Métricas de Avaliação e Frameworks de Benchmarking
- Definição de métricas de avaliação quantitativas e qualitativas
- Medição de precisão, consistência e conformidade contextual
- Aplicação de conjuntos de dados de benchmark para avaliação reproduzível
Engenharia de Confiabilidade para Agentes de IA
- Desenho de testes de confiabilidade para agentes de longa duração
- Deteção de deriva (drift) e degradação no desempenho dos agentes
- Implementação de salvaguardas para fluxos de trabalho críticos
Processos e Automação de Garantia de Qualidade
- Construção de pipelines de QA para avaliação contínua
- Automação de testes de regressão para atualizações de agentes
- Integração da QA com CI/CD e fluxos de trabalho empresariais
Técnicas Avançadas para Redução de Alucinações
- Estratégias de prompting para reduzir saídas indesejadas
- Laços de validação e mecanismos de auto-verificação
- Experimentação com combinações de modelos para melhorar a confiabilidade
Relatórios, Monitoramento e Melhoria Contínua
- Desenvolvimento de relatórios de QA e cartões de pontuação dos agentes
- Monitoramento de comportamento a longo prazo e padrões de erro
- Iteração dos frameworks de avaliação para sistemas em evolução
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão do comportamento dos agentes de IA e das interações de modelos
- Experiência na depuração ou teste de sistemas de software complexos
- Familiaridade com ferramentas de observabilidade ou registos (logging)
Público-Alvo
- Engenheiros de QA
- Engenheiros de confiabilidade de IA
- Desenvolvedores responsáveis pela qualidade e desempenho dos agentes
Treinamento Corporativo Personalizado
Soluções de treinamento projetadas exclusivamente para empresas.
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- Formato: Online (ao vivo), In-Company (em suas instalações) ou Híbrido.
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