Kursus Pelatihan Pemecahan Masalah, Evaluasi & Jaminan Kualitas Mastra untuk Agen AI

Fondasi Pemecahan Masalah dan Evaluasi Mastra

• Memahami model perilaku agen dan mode kegagalan
• Prinsip dasar debugging dalam Mastra
• Mengevaluasi tindakan agen yang deterministik dan non-deterministik

Pengaturan Lingkungan untuk Pengujian Agen

• Konfigurasi sandbox pengujian dan ruang evaluasi yang terisolasi
• Pengambilan log, jejak (traces), dan telemetri untuk analisis terperinci
• Persiapan dataset dan prompt untuk pengujian terstruktur

Pemecahan Masalah Perilaku Agen AI

• Menelusuri jalur pengambilan keputusan dan sinyal penalaran internal
• Mengidentifikasi halusinasi, kesalahan, dan perilaku yang tidak diinginkan
• Menggunakan dasbor observabilitas untuk investigasi akar masalah

Metrik Evaluasi dan Kerangka Benchmark

• Menentukan metrik evaluasi kuantitatif dan kualitatif
• Ukur akurasi, konsistensi, dan kepatuhan kontekstual
• Terapkan dataset benchmark untuk penilaian yang dapat diulang

Rekayasa Keandalan untuk Agen AI

• Merancang pengujian keandalan untuk agen jangka panjang
• Mendeteksi pergeseran dan penurunan kinerja agen
• Implementasikan pengaman (safeguards) untuk alur kerja kritis

Proses Jaminan Kualitas dan Otomasi

• Membangun pipeline QA untuk evaluasi berkelanjutan
• Otomatisasi pengujian regresi untuk pembaruan agen
• Integrasi QA dengan CI/CD dan alur kerja perusahaan

Teknik Lanjutan untuk Pengurangan Halusinasi

• Strategi prompting untuk mengurangi output yang tidak diinginkan
• Loop validasi dan mekanisme pemeriksaan diri
• Eksperimen dengan kombinasi model untuk meningkatkan keandalan

Pelaporan, Pemantauan, dan Perbaikan Berkelanjutan

• Perkembangan laporan QA dan kartu skor agen
• Memantau perilaku jangka panjang dan pola kesalahan
• Iterasi kerangka evaluasi untuk sistem yang berkembang

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya