Avaliação de agentes de IA: otimize o desempenho com experimentos estruturados

Construir um agente de IA é apenas o primeiro passo; o verdadeiro desafio está em tornar seus resultados confiáveis, econômicos e consistentemente precisos. Sem testes estruturados, otimizar as solicitações e ferramentas do seu agente é apenas uma suposição. Este curso baseado em texto orienta você através dos princípios fundamentais de avaliação e otimização de agentes de IA. Você aprenderá a passar de testes ad-hoc para experimentos sistemáticos e baseados em evidências que rastreiam custo, latência e qualidade. O que você vai aprender: - Entenda a terminologia de avaliação fundamental e a mecânica central do comportamento do agente de IA - Projete métricas de avaliação robustas e critérios de pontuação adaptados aos seus casos de uso específicos - Aplique fluxos de trabalho baseados em Git para rastrear alterações imediatas e executar experimentos sistematicamente - Implemente padrões de avaliação modernos, incluindo LLM-as-a-judge e pipelines de testes automatizados básicos - Analise os custos, latência e qualidade para tomar decisões de otimização informadas - Pratique a avaliação da geração aumentada de recuperação (RAG) e a precisão do uso da ferramenta através de cenários escritos O curso começa com definições essenciais e metodologias de teste principais antes de guiá-lo através de exemplos de texto práticos, trechos de código e exercícios escritos estruturados. Você passará da pontuação manual para o design de pipelines de avaliação automatizados que se encaixam perfeitamente nos fluxos de trabalho de desenvolvimento. Este curso é projetado para desenvolvedores, gerentes de produto e entusiastas de IA que são novos na avaliação de IA e querem construir sistemas confiáveis. Nenhum conhecimento avançado de aprendizado de máquina é necessário. Comece a criar agentes de IA mais confiáveis, eficientes e previsíveis hoje mesmo.