KI-Agent-Evaluierung: Leistung mit strukturierten Experimenten optimieren

Die Entwicklung eines KI-Agenten ist nur der erste Schritt. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, seine Ausgabe zuverlässig, kostengünstig und gleichbleibend genau zu machen. Ohne strukturierte Tests ist die Optimierung der Eingabeaufforderungen und Tools Ihrer Agenten nur eine Frage des Glücks. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die Grundprinzipien der Bewertung und Optimierung von KI-Agenten. Sie erfahren, wie Sie von Ad-hoc-Tests zu systematischen, evidenzbasierten Experimenten übergehen, die Kosten, Latenz und Qualität verfolgen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegende Bewertungsterminologie und die Kernmechanik des Verhaltens von KI-Agenten - Entwerfen Sie robuste Bewertungsmetriken und Bewertungen, die auf Ihre spezifischen Anwendungsfälle zugeschnitten sind - Wenden Sie Git-basierte Workflows an, um Änderungen und Experimente systematisch zu verfolgen - Implementieren Sie moderne Bewertungsmuster, einschließlich LLM-as-a-judge und grundlegender automatisierter Testpipelines - Analysieren Sie Kosten-, Latenz- und Qualitätskompromisse, um fundierte Optimierungsentscheidungen zu treffen - Üben Sie die Bewertung der Retrieval-Augmented Generation (RAG) und der Tool-Use-Genauigkeit durch schriftliche Szenarien Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen und Kerntestmethoden, bevor Sie durch praktische Textbeispiele, Code-Snippets und strukturierte schriftliche Übungen geführt werden. Sie entwickeln sich von der manuellen Bewertung zur Erstellung automatisierter Evaluierungs-Pipelines, die sich nahtlos in Entwicklungs-Workflows einfügen. Dieser Kurs richtet sich an Entwickler, Produktmanager und KI-Enthusiasten, die neu in der KI-Bewertung sind und zuverlässige Systeme bauen möchten. Es ist kein fortgeschrittener Machine-Learning-Hintergrund erforderlich. Erstellen Sie noch heute zuverlässigere, effizientere und vorhersagbare KI-Agenten.