Solução de problemas de regressões de agentes de IA: Fundamentos da engenharia de IA

Quando um agente de IA de repente para de se comportar como esperado, encontrar a causa raiz pode parecer perseguir um alvo em movimento. É uma mudança no modelo de linguagem subjacente, um problema de engenharia imediato ou um simples erro na lógica do seu aplicativo? Este curso ensina como solucionar e resolver sistematicamente regressões em aplicativos com IA. Você aprenderá a isolar variáveis, analisar o comportamento do sistema e restaurar com confiança o desempenho do seu agente. O que você aprenderá: Entenda as principais diferenças entre bugs de código determinísticos e regressões de modelo probabilístico; Isole anomalias comportamentais em agentes de IA, como falhas repentinas na formatação estruturada ou chamada de ferramenta; Estabeleça pipelines de avaliação básicos para medir e rastrear o desempenho do agente ao longo do tempo; Aplique depuração sistemática Configure saídas estruturadas e validações de esquema para evitar falhas de formatação; Implemente práticas de controle de versão e teste de regressão para prompts do sistema. O curso começa com conceitos fundamentais de arquiteturas de agentes de IA e a natureza dos bugs não determinísticos. Você então progredirá através de passos escritos, analisando cenários de regressão simulados e aprendendo a configurar testes sistemáticos para isolar a causa raiz. Este curso foi projetado para engenheiros de IA iniciantes, desenvolvedores de software e entusiastas da tecnologia que desejam construir sistemas de IA confiáveis, sem necessidade de experiência avançada em aprendizado de máquina. Comece a dominar a arte da solução de problemas de agentes de IA e crie sistemas mais resilientes hoje mesmo.