Depuración, evaluación y aseguramiento de calidad con Mastra para agentes de IA

Fundamentos de la depuración y evaluación con Mastra

• Comprensión de los modelos de comportamiento de agentes y modos de fallo.
• Principios básicos de depuración dentro de Mastra.
• Evaluación de acciones de agentes deterministas y no deterministas.

Configuración de entornos para pruebas de agentes

• Configuración de entornos de pruebas (sandboxes) 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

• Trazado de rutas de decisión y señales de razonamiento interno.
• Identificación de alucinaciones, errores y comportamientos no intencionados.
• Uso de tableros de observabilidad para la investigación de la causa raíz.

Métricas de evaluación y marcos de benchmarking

• Definición de métricas de evaluación cuantitativas y cualitativas.
• Medición de precisión, consistencia y cumplimiento contextual.
• Aplicación de conjuntos de datos de benchmark para evaluación reproducible.

Ingeniería de confiabilidad para agentes de IA

• Diseño de pruebas de confiabilidad para agentes de larga ejecución.
• Detección de sesgo (drift) y degradación en el rendimiento de los agentes.
• Implementación de salvaguardas para flujos de trabajo críticos.

Procesos de aseguramiento de calidad y automatización

• Construcción de tuberías (pipelines) de QA para evaluación continua.
• Automatización de pruebas de regresión para actualizaciones de agentes.
• Integración de QA con CI/CD y flujos de trabajo empresariales.

Técnicas avanzadas para la reducción de alucinaciones

• Estrategias de 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 QA y tablas de clasificación (scorecards) de agentes.
• Monitoreo del comportamiento a largo plazo y patrones de error.
• Iteración de marcos de evaluación para sistemas en evolución.

Resumen y próximos pasos