Testare gli agenti AI: Costruire valutazioni dal prototipo alla produzione

Costruire agenti AI è entusiasmante, ma garantire che chiamino in modo affidabile gli strumenti giusti e si comportino in modo prevedibile in produzione è una sfida importante. Senza test di valutazione adeguati, i flussi di lavoro agenti possono facilmente interrompersi o produrre output inaspettati. Questo corso basato su testo ti guida attraverso il processo di costruzione di robusti sistemi di valutazione (evals) per agenti AI. Imparerai come definire casi di test, valutare le capacità di chiamata degli strumenti e stabilire una pipeline di test sistematica che porti il tuo agente da un semplice prototipo a un sistema pronto per la produzione. Cosa imparerai: * Comprendere i concetti fondamentali delle architetture degli agenti AI e il ruolo critico delle valutazioni; * Creare casi di test deterministici per verificare che il tuo LLM chiami gli strumenti esterni corretti in base all'input dell'utente; * Implementare script di valutazione per misurare le prestazioni, l'accuratezza e la latenza dell'agente; * Applicare le migliori pratiche di prompt engineering per migliorare l'affidabilità dell'agente e il function calling; * Strutturare una pipeline di test per automatizzare le valutazioni prima di distribuire gli aggiornamenti. Inizierai con la teoria fondamentale della valutazione LLM prima di approfondire guide scritte passo passo e snippet di codice che dimostrano come testare agenti di chiamata di strumenti. Questo corso è progettato per aspiranti ingegneri AI, sviluppatori di software e appassionati di tecnologia che desiderano imparare a testare applicazioni LLM, senza richiedere un background avanzato di machine learning. Inizia oggi stesso a costruire agenti AI affidabili e pronti per la produzione.