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Temario del curso
Fundamentos de la Depuración y Evaluación con Mastra
- Comprensión de los modelos de comportamiento de los agentes y sus modos de fallo
- Principios centrales de depuración dentro de Mastra
- Evaluación de acciones deterministas y no deterministas en los agentes
Configuración de Entornos para Pruebas de Agentes
- Configuración de entornos aislados (sandboxes) de prueba y espacios de evaluación independientes
- Captura de registros, rastros y telemetría para un análisis detallado
- Preparación de conjuntos de datos y prompts para pruebas estructuradas
Depuración del Comportamiento de Agentes de IA
- Rastreo de caminos de decisión y señales de razonamiento interno
- Identificación de alucinaciones, errores y comportamientos no deseados
- Uso de paneles de observabilidad para la investigación de causas raíz
Métricas de Evaluación y Marcos de Puntos de Referencia
- Definición de métricas de evaluación cuantitativas y cualitativas
- Medición de precisión, consistencia y 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 ejecución prolongada
- Detección de deriva y degradación en el desempeño del agente
- Implementación de salvaguardas para flujos de trabajo críticos
Procesos de Aseguramiento de Calidad y Automatización
- Creación de pipelines de QA para evaluación continua
- Automatización de pruebas de regresión para actualizaciones de agentes
- Integración del QA con CI/CD y flujos de trabajo empresariales
Técnicas Avanzadas para la Reducción de Alucinaciones
- Estrategias de prompts para reducir salidas no deseadas
- Bucles de validación y mecanismos de autoverificación
- Experimentación con combinaciones de modelos para mejorar la fiabilidad
Informes, Monitoreo y Mejora Continua
- Desarrollo de informes de QA y tableros de puntuación de agentes
- Monitoreo del comportamiento a largo plazo y patrones de error
- Iteración sobre los marcos de evaluación para sistemas en evolución
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión del comportamiento de los agentes de IA y las interacciones con los modelos
- Experiencia en depuración o pruebas de sistemas de software complejos
- Familiaridad con herramientas de observabilidad o registro (logging)
Público objetivo
- Ingenieros de Aseguramiento de Calidad (QA)
- Ingenieros de fiabilidad de IA
- Desarrolladores responsables de la calidad y el desempeño de los agentes
21 Horas
