Solución de problemas de regresiones de agentes de IA: fundamentos de la ingeniería de IA

Cuando un agente de IA deja de comportarse de forma inesperada, encontrar la causa raíz puede parecer perseguir un objetivo en movimiento. ¿Es un cambio en el modelo de lenguaje subyacente, un problema de ingeniería inmediato o un simple error en la lógica de su aplicación?Este curso le enseñará cómo solucionar problemas y resolver regresiones de manera sistemática en aplicaciones con IA. Aprenderá a aislar variables, analizar el comportamiento del sistema y restaurar el rendimiento de su agente con confianza. Qué aprenderá: Comprender las diferencias fundamentales entre errores de código deterministas y regresiones de modelos probabilísticos; Aislar anomalías de comportamiento en agentes de IA, como fallas repentinas en el formato estructurado o llamadas a herramientas; Establecer canalizaciones de evaluación básicas para medir y realizar un seguimiento del rendimiento de los agentes a lo largo del tiempo; Aplicar depuración sistemática El curso comienza con los conceptos fundamentales de las arquitecturas de agentes de IA y la naturaleza de los errores no deterministas.El curso también le enseñará a implementar el control de versiones y las prácticas de pruebas de regresión para los mensajes del sistema. Luego avanzará a través de recorridos escritos, analizará escenarios de regresión simulados y aprenderá a configurar pruebas sistemáticas para aislar la causa raíz.Este curso está diseñado para ingenieros de IA principiantes, desarrolladores de software y entusiastas de la tecnología que buscan construir sistemas de IA confiables, sin necesidad de conocimientos avanzados de aprendizaje automático. Comience a dominar el arte de la solución de problemas de agentes de IA y cree sistemas más resistentes hoy mismo.