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コース概要

Mastraデバッグ・評価の基礎知識

  • エージェント挙動モデルおよび障害発生パターンの理解
  • Mastraにおける基本的なデバッグ原則
  • 決定的・非決定的なエージェント行動の評価方法

エージェントテスト用環境の構築

  • テスト用サンドボックスおよび独立した評価空間の設定
  • 詳細解析に利用するログ・トレース情報・テレメトリの収集方法
  • 体系的なテスト実施用データセットおよびプロンプトの準備法

AIエージェント挙動のデバッグ手法

  • 意思決定経路および内部推論プロセスの追跡法
  • 誤認識・エラー・不適切な行動の特定方法
  • 根本的原因究明用可観測性ダッシュボードの利用法

評価指標およびベンチマークフレームワーク

  • 定量的・定性的な評価基準の策定方法
  • 正確性・一貫性・文脈への適合度の測定法
  • 再現可能な評価用ベンチマークデータセットの活用法

AIエージェント向け信頼性工学手法

  • 長時間稼働するエージェント向けの信頼性テスト設計法
  • 性能低下や挙動の変化を検知する手法
  • 重要なワークフロー保護のための安全対策実装法

品質管理プロセスおよび自動化手法

  • 継続的評価用QAパイプラインの構築法
  • エージェント更新時の回帰テスト自動化手法
  • QAプロセスとCI/CD・企業内ワークフローとの統合方法

誤認識抑制のための高度な技術手法

  • 望ましくない出力を減らすためのプロンプト設計戦略
  • 検証ループや自己チェック機構の導入法
  • 信頼性向上のためにモデルの組み合わせを試行する方法

報告・監視および継続的改善手法

  • QAレポートやエージェント品質評価シートの作成法
  • 長期的な挙動および不具合傾向のモニタリング手法
  • 進化するシステムに合わせた評価フレームワークの改良法

まとめおよび今後の取り組み

要求

  • AIエージェントの挙動およびモデル間相互作用に関する理解
  • 複雑なソフトウェアシステムのデバッグまたはテスト経験
  • 可観測性ツールやログ解析ツールの基本的な利用経験

対象者

  • 品質保証エンジニア
  • AI信頼性エンジニア
  • エージェントの品質および性能維持を担当する開発者
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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