Fundamentos da Avaliação de Agentes de AI com LangSmith

À medida que os agentes de AI se tornam mais complexos, garantir que eles se comportem de forma confiável em cenários do mundo real é crítico. Sem testes e rastreamento adequados, entender por que um agente falhou ou alucinou pode parecer um jogo de adivinhação. Este curso oferece um guia escrito e estruturado para avaliar agentes de AI usando LangSmith. Você começará com os conceitos fundamentais de AI agêntica e comportamento de LLM antes de passar para técnicas práticas para rastrear caminhos de execução, construir conjuntos de dados e realizar o benchmarking de desempenho. Ao final desta jornada baseada em texto, você saberá como medir a precisão e a confiabilidade, dando-lhe a confiança necessária para levar aplicações de agentes do protótipo para a produção. O que você aprenderá: • Compreender a terminologia central de agentes de AI e por que os testes de software tradicionais são insuficientes. • Rastrear caminhos de execução de agentes para depurar prompts complexos e chamadas de ferramentas. • Construir e gerenciar datasets de avaliação para realizar o benchmarking do desempenho do agente ao longo do tempo. • Aplicar padrões modernos de avaliação, incluindo técnicas de LLM-as-a-judge. • Medir a qualidade de Retrieval-Augmented Generation (RAG) e as etapas de raciocínio do agente. • Configurar projetos no LangSmith para monitorar fluxos de trabalho de agentes prontos para produção. O currículo flui logicamente desde as definições básicas de agentes de AI até fluxos de trabalho práticos de avaliação, usando explicações escritas claras e trechos de código práticos. Você lerá cenários passo a passo que ilustram como capturar erros e melhorar a confiabilidade do agente. Este curso foi desenvolvido para iniciantes e desenvolvedores novos na avaliação de AI — não é necessária experiência prévia com LangSmith ou machine learning avançado. Comece a ler hoje para dominar as habilidades essenciais para testar e realizar o benchmarking de agentes de AI modernos.