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Duración 21 horas
Temario del curso
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 depuración dentro de Mastra
- Evaluación de acciones deterministas y no deterministas de los agentes
Configuración de entornos para pruebas de agentes
- Configuración de cajas de arena de prueba y espacios de evaluación aislados
- Recopilación de registros, trazas y telemetría para un análisis detallado
- Preparación de conjuntos de datos y indicaciones (prompts) para pruebas estructuradas
Depuración del comportamiento de los agentes de IA
- Rastreo de las rutas de decisión y las señales de razonamiento interno
- Identificación de alucinaciones, errores y comportamientos no deseados
- Uso de paneles 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 una evaluación repetible
Ingeniería de fiabilidad para agentes de IA
- Diseño de pruebas de fiabilidad para agentes de larga duración
- Detección de la deriva y la degradación en el rendimiento de los agentes
- Implementación de medidas de seguridad para flujos de trabajo críticos
Procesos y automatización de la garantía de calidad
- Creación de tuberías de garantía de calidad para la evaluación continua
- Automatización de pruebas de regresión para las actualizaciones de los agentes
- Integración de la garantía de calidad con CI/CD y flujos de trabajo empresariales
Técnicas avanzadas para la reducción de alucinaciones
- Estrategias de indicación (prompting) para reducir las salidas no deseadas
- Bucles de validación y mecanismos de autoverificación
- Experimentación con combinaciones de modelos para mejorar la fiabilidad
Informes, monitorización y mejora continua
- Desarrollo de informes de garantía de calidad y fichas de puntuación de agentes
- Monitorización del comportamiento a largo plazo y los patrones de error
- Iteración de los marcos de evaluación para sistemas en evolución
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión del comportamiento de los agentes de IA y las interacciones de los modelos
- Experiencia en la depuración o pruebas de sistemas de software complejos
- Conocimiento de herramientas de observabilidad o registros (logging)
Público objetivo
- Ingenieros de garantía de calidad
- Ingenieros de fiabilidad de IA
- Desarrolladores responsables de la calidad y el rendimiento de los agentes
Formación Corporativa a Medida
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- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
- Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
Precio por grupo privado (formación online) desde 4350 € + IVA*
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