Depuración, evaluación y garantía de calidad de Mastra para agentes de IA

Fundamentos de la depuración y evaluación en Mastra

• Comprensión de los modelos de comportamiento de los agentes y los modos de fallo.
• Principios fundamentales de la depuración dentro de Mastra.
• Evaluación de acciones deterministas y no deterministas de los agentes.

Configuración de entornos para pruebas de agentes

• Configuración de entornos de pruebas (sandboxes) y espacios de evaluación aislados.
• Captura de registros, trazas y telemetría para un análisis detallado.
• Preparación de conjuntos de datos y prompts para pruebas estructuradas.

Depuración del comportamiento de los agentes de IA

• Rastreo de rutas de decisión y señales de razonamiento interno.
• Identificación de alucinaciones, errores y comportamientos no deseados.
• Uso de tableros de observabilidad para la investigación de la causa raíz.

Métricas de evaluación y marcos de benchmarks

• Definición de métricas de evaluación cuantitativas y cualitativas.
• Medición de la precisión, la consistencia y el cumplimiento contextual.
• Aplicación de conjuntos de datos de referencia para evaluaciones repetibles.

Ingeniería de fiabilidad para agentes de IA

• Diseño de pruebas de fiabilidad para agentes de larga duración.
• Detección de derivamiento (drift) y degradación en el rendimiento de los agentes.
• Implementación de salvaguardas para flujos de trabajo críticos.

Procesos de garantía de calidad y automatización

• Construcción de pipelines de QA para evaluación continua.
• Automatización de pruebas de regresión para actualizaciones de agentes.
• Integración de QA con flujos de trabajo CI/CD y empresariales.

Técnicas avanzadas para la reducción de alucinaciones

• Estrategias de prompt para reducir las salidas no deseadas.
• Bucles de validación y mecanismos de autocomprobación.
• Experimentación con combinaciones de modelos para mejorar la fiabilidad.

Informes, monitoreo y mejora continua

• Desarrollo de informes de QA y tarjetas de puntaje (scorecards) de agentes.
• Monitoreo del comportamiento a largo plazo y patrones de error.
• Iteración de marcos de evaluación para sistemas en evolución.

Resumen y próximos pasos