Curso de Depuração, Avaliação e Garantia de Qualidade do Mastra para Agentes de IA

Fundamentos da Depuração e Avaliação no Mastra

• Compreendendo modelos de comportamento dos agentes e modos de falha
• Princípios de depuração centrais no Mastra
• Avaliando ações determinísticas e não determinísticas dos agentes

Configurando Ambientes para Testes de Agentes

• Configurando areias de testes (sandboxes) e espaços isolados de avaliação
• Capturando logs, rastros e telemetria para análise detalhada
• Preparando conjuntos de dados e prompts para testes estruturados

Depurando o Comportamento de Agentes de IA

• Rastreando caminhos de decisão e sinais de raciocínio interno
• Identificando alucinações, erros e comportamentos indesejados
• Utilizando painéis de observabilidade para investigação da causa raiz

Métricas de Avaliação e Frameworks de Benchmarking

• Definindo métricas de avaliação quantitativas e qualitativas
• Medindo precisão, consistência e conformidade contextual
• Aplicando conjuntos de dados de benchmark para avaliação repetível

Engenharia de Confiabilidade para Agentes de IA

• Projetando testes de confiabilidade para agentes de longa duração
• Detectando drift (desvio) e degradação no desempenho dos agentes
• Implementando salvaguardas para fluxos de trabalho críticos

Processos de Garantia de Qualidade e Automação

• Construindo pipelines de QA para avaliação contínua
• Automatizando testes de regressão para atualizações de agentes
• Integrando o QA com CI/CD e fluxos de trabalho corporativos

Técnicas Avançadas para Redução de Alucinações

• Estratégias de prompting para reduzir saídas indesejadas
• Laços de validação e mecanismos de verificação automática
• Experimentando combinações de modelos para melhorar a confiabilidade

Relatórios, Monitoramento e Melhoria Contínua

• Desenvolvendo relatórios de QA e cartões de pontuação dos agentes
• Monitorando comportamento de longo prazo e padrões de erro
• Iterando em frameworks de avaliação para sistemas em evolução

Resumo e Próximos Passos