Depuración, Evaluación y Control de Calidad (QA) de Agentes de IA con Mastra

Fundamentos de la depuración y evaluación con Mastra

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

Configuración de entornos para la prueba de agentes

• Configuración de areneras 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 agentes de IA

• Seguimiento de las 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 causas raíz

Métricas de evaluación y marcos de referencia (benchmarking)

• 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 confiabilidad para agentes de IA

• Diseño de pruebas de confiabilidad para agentes de larga duración
• Detección de deriva y degradación en el rendimiento de los agentes
• Implementación de salvaguardas para flujos de trabajo críticos

Procesos y automatización del control de calidad (QA)

• Construcción de tuberías (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 prompting para reducir salidas no deseadas
• Bucles de validación y mecanismos de autocomprobación
• Experimentación con combinaciones de modelos para mejorar la confiabilidad

Informes, monitoreo y mejora continua

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

Resumen y próximos pasos