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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