Depuración, evaluación y control de calidad de Mastra para agentes de IA

Fundamentos de la depuración y evaluación en Mastra

• Comprensión de los modelos de comportamiento de los agentes y los modos de fallo
• Principios fundamentales de la depuración en Mastra
• Evaluación de acciones de agentes deterministas y no deterministas

Configuración de entornos para pruebas de agentes

• Configuración de entornos de prueba (sandbox) y espacios de evaluación aislados
• Captura de registros, trazas y telemetría para un análisis detallado
• Preparación de conjuntos de datos y prompts para pruebas estructuradas

Depuración del comportamiento de agentes de IA

• Seguimiento de las rutas de decisión y las señales de razonamiento interno
• Identificación de alucinaciones, errores y comportamientos no deseados
• Uso de tableros de observabilidad para la investigación de la causa raíz

Métricas de evaluación y marcos de referencia

• Definición de métricas de evaluación cuantitativas y cualitativas
• Medición de la precisión, la consistencia y el cumplimiento contextual
• Aplicación de conjuntos de datos de referencia para evaluación reproducible

Ingeniería de confiabilidad para agentes de IA

• Diseño de pruebas de confiabilidad para agentes de ejecución prolongada
• Detección de la deriva y la degradación del rendimiento de los agentes
• Implementación de salvaguardas para flujos de trabajo críticos

Procesos de control de calidad y automatización

• Construcción de pipelines de control de calidad para evaluación continua
• Automatización de pruebas de regresión para actualizaciones de agentes
• Integración del control de calidad con CI/CD y flujos de trabajo empresariales

Técnicas avanzadas para la reducción de alucinaciones

• Estrategias de indicación (prompting) para reducir salidas no deseadas
• Bucles de validación y mecanismos de autoverificación
• Experimentación con combinaciones de modelos para mejorar la confiabilidad

Informes, monitoreo y mejora continua

• Desarrollo de informes de control de calidad y tarjetas de evaluación de agentes
• Monitoreo del comportamiento a largo plazo y patrones de error
• Iteración sobre marcos de evaluación para sistemas en evolución

Resumen y próximos pasos