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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 dos modos de falha.
- Princípios fundamentais de depuração no Mastra.
- Avaliação de ações determinísticas e não determinísticas dos agentes.
Configuração de Ambientes para Teste de Agentes
- Configuração de caixas de areia de teste e espaços de avaliação isolados.
- Captura de registos (logs), traçagens (traces) e telemetria para análise detalhada.
- Preparação de conjuntos de dados (datasets) e prompts para testes estruturados.
Depuração do Comportamento de Agentes de IA
- Travessia 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 Estruturas de Benchmarking
- Definição de métricas de avaliação quantitativas e qualitativas.
- Medição de precisão, consistência e conformidade contextual.
- Aplicação de datasets de benchmark para avaliação repetível.
Engenharia de Fiabilidade para Agentes de IA
- Conceção de testes de fiabilidade para agentes em execução prolongada.
- Detecção de deriva (drift) e degradação no desempenho dos agentes.
- Implementação de salvaguardas para fluxos de trabalho críticos.
Processos de Garantia de Qualidade e Automatização
- Construção de pipelines de QA para avaliação contínua.
- Automatização de testes de regressão para atualizações de agentes.
- Integração do 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 autoverificação.
- Experimentação com combinações de modelos para melhorar a fiabilidade.
Relatórios, Monitorização e Melhoria Contínua
- Elaboração de relatórios de QA e scorecards de agentes.
- Monitorização do comportamento de longo prazo e de padrões de erro.
- Iteração em estruturas de avaliação para sistemas em evolução.
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão do comportamento dos agentes de IA e das interações dos modelos.
- Experiência em depuração ou testes de sistemas de software complexos.
- Conhecimento de ferramentas de observabilidade ou registos (logging).
Público-Alvo
- Engenheiros de QA.
- Engenheiros de fiabilidade de IA.
- Desenvolvedores responsáveis pela qualidade e desempenho dos agentes.
Formação Empresarial Personalizada
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