Pruebas de agentes de IA: Evaluación de flujos de trabajo multiherramienta para producción

Construir un agente de IA que funcione en un entorno aislado es fácil, pero garantizar que utilice de forma fiable las herramientas adecuadas en producción es un desafío importante.Sin pruebas sistemáticas, los cambios rápidos menores pueden romper silenciosamente la lógica de toma de decisiones de su agente.Este curso basado en texto lo guía a través de las metodologías esenciales de evaluación de agentes (evals). Aprenderá a diseñar conjuntos de datos de prueba robustos, medir la precisión de la selección de herramientas múltiples y optimizar sus indicaciones de forma iterativa para lograr una confiabilidad de nivel de producción. Lo que aprenderá: 1. Comprender los conceptos fundamentales de evaluación de agentes de IA y la terminología principal. Diseñar conjuntos de datos de evaluación con diversos casos de prueba para someter a pruebas de estrés la toma de decisiones de los agentes. 3. Probar flujos de trabajo con múltiples herramientas para garantizar que los actores seleccionen y ejecuten las herramientas correctas. 4. Analizar las puntuaciones de evaluaciones para identificar modos de falla y cuellos de botella de los agentes. 5. Implementar conceptos modernos de observabilidad y trazado para monitorear el comportamiento de los agentes.Comenzará con los principios fundamentales de la arquitectura de agentes y las métricas de evaluación antes de pasar a escenarios de pruebas prácticas. A través de explicaciones claras por escrito y fragmentos de código prácticos, aprenderá a ejecutar evaluaciones, interpretar puntuaciones y ajustar su agente para la implementación en el mundo real.Este curso está diseñado para desarrolladores de software, constructores de productos y entusiastas de la IA que desean pasar de la ingeniería básica a la construcción de sistemas de IA robustos y listos para la producción. No se requieren conocimientos avanzados de aprendizaje automático, ya que comenzaremos con lo más básico.Comience a leer hoy mismo para pasar sus agentes de IA de prototipos frágiles a herramientas de producción confiables.