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

Fundamentos de la depuración y evaluación en 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 sandbox de pruebas y espacios de evaluación aislados
• Captura de registros, trazas y telemetría para análisis detallado
• Preparación de conjuntos de datos y prompts para pruebas estructuradas

Depuración del comportamiento de agentes de IA

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

Métricas de evaluación y marcos de benchmarks

• Definición de métricas de evaluación cuantitativas y cualitativas
• Medición de precisión, consistencia y cumplimiento contextual
• Aplicación de conjuntos de datos de referencia (benchmarks) para evaluaciones repetibles

Ingeniería de confiabilidad para agentes de IA

• Diseño de pruebas de confiabilidad para agentes de larga duración
• Detección de deriva y degradación en el rendimiento de los agentes
• Implementación de salvaguardas para flujos de trabajo críticos

Procesos y automatización de garantía de calidad

• Construcción de pipelines de QA para evaluación continua
• Automatización de pruebas de regresión para actualizaciones de agentes
• Integración de QA con flujos de trabajo de CI/CD y corporativos

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 tableros de métricas (scorecards) 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