Fundamentos de la Evaluación de Agentes de AI con LangSmith

A medida que los agentes de AI se vuelven más complejos, asegurar que se comporten de manera confiable en escenarios del mundo real es crítico. Sin las pruebas y el rastreo adecuados, entender por qué un agente falló o alucinó puede parecer una adivinanza. Este curso proporciona una guía escrita y estructurada para evaluar agentes de AI usando LangSmith. Comenzarás con los conceptos fundamentales de AI agéntica y el comportamiento de LLM antes de pasar a técnicas prácticas para rastrear rutas de ejecución, construir conjuntos de datos y realizar benchmarking de rendimiento. Al final de este viaje basado en texto, sabrás cómo medir la precisión y la confiabilidad, dándote la confianza para llevar las aplicaciones de agentes del prototipo a la producción. Lo que aprenderás: • Comprender la terminología principal de los agentes de AI y por qué las pruebas de software tradicionales se quedan cortas. • Rastrear las rutas de ejecución de los agentes para depurar prompts complejos y llamadas a herramientas. • Construir y gestionar conjuntos de datos de evaluación para realizar benchmarking del rendimiento de los agentes a lo largo del tiempo. • Aplicar patrones de evaluación modernos, incluyendo técnicas de LLM-as-a-judge. • Medir la calidad de Retrieval-Augmented Generation (RAG) y los pasos de razonamiento del agente. • Configurar proyectos de LangSmith para monitorear flujos de trabajo de agentes listos para producción. El plan de estudios fluye lógicamente desde las definiciones básicas de agentes de AI hasta flujos de trabajo de evaluación prácticos, utilizando explicaciones escritas claras y fragmentos de código prácticos. Leerás escenarios paso a paso que ilustran cómo detectar errores y mejorar la confiabilidad del agente. Este curso está diseñado para principiantes y desarrolladores nuevos en la evaluación de AI; no se requiere experiencia previa con LangSmith o aprendizaje automático avanzado. Comienza a leer hoy para dominar las habilidades esenciales para probar y realizar benchmarking de agentes de AI modernos.