Testowanie agentów AI: jak sprawdzić, czy agent robi to, co myślisz?
Twój agent AI dziś działa poprawnie ale skąd masz pewność, że jutro będzie równie skuteczny? Dobry agent to przetestowany agent.
O webinarze
Agent to kolejny krok w rozwoju generatywnego AI. Planuje, wywołuje narzędzia, zapamiętuje kontekst i podejmuje decyzje. Testowanie agentów opartych o niedeterministyczne algorytmy jest trudniejsze niż testowanie klasycznego kodu. To samo zapytanie dziś może dać poprawną odpowiedź, a jutro wywołać błędne API albo zmyślić dane. Podczas tego webinaru pokażemy jak podejść do testowania agentów w systematyczny sposób, tak aby wyłapać potencjalne błędy zanim zrobi to klient.
Problemy z agentami nie zawsze wychodzą podczas ich budowania. Błędy mogą pojawić się tydzień po wdrożeniu, przy kolejnym kliencie, w piątek o 16. Ten webinar jest o tym, jak sprawdzić wszystko wcześniej.
Od strategii danych do działających systemów AI
Datumo specjalizuje się w rozwiązaniach z obszaru big data, sztucznej inteligencji oraz nowoczesnych platform chmurowych. Jako managed partner Google Cloud, pomagamy organizacjom projektować i budować skalowalne architektury danych oraz wdrażać rozwiązania AI odpowiadające na realne potrzeby biznesowe. Łączymy wiedzę technologiczną z praktycznym podejściem do pracy z danymi, pomagając firmom bezpiecznie i świadomie rozwijać inicjatywy data & AI.
Program
W trakcie sesji poruszę tematy:
Agenty AI
Czym są, jak działają, czym różnią się od “chatowego” AI
Dlaczego agenty AI zawodzą
Typy błędów które kosztują czas i reputację - agent który dwa razy pyta o to samo, powołuje się na nieprawdziwe dane, wywołuje API z błędnymi parametrami
Mockowanie modeli językowych
Technika która pozwala testować agenta bez zbędnego zużywania tokenów
Bramka jakości
ak zaprojektować testy tak, aby każda nowa wersja przechodziła automatyczną weryfikację testami zanim trafi do użytkownika
Poznasz odpowiedzi na pytania
Webinar poprowadzi
Data Engineer z wieloletnim doświadczeniem w budowaniu skalowalnych platform danych, który swoje kompetencje rozwijał na styku inżynierii danych i analityki. Głęboko zakorzeniony w ekosystemie AWS, choć w pracy kieruje się filozofią domain-driven design - tak, by technologia służyła potrzebom biznesowym, a nie odwrotnie. Po godzinach amator biegania z profesjonalnym podejściem.