Les bases de l'évaluation des agents AI avec LangSmith

À mesure que les agents AI deviennent plus complexes, s'assurer qu'ils se comportent de manière fiable dans des scénarios réels est crucial. Sans tests et traçages appropriés, comprendre pourquoi un agent a échoué ou a halluciné peut ressembler à des suppositions. Ce cours propose un guide écrit et structuré pour évaluer les agents AI à l'aide de LangSmith. Vous commencerez par les concepts fondamentaux de l'AI agentique et du comportement des LLM avant de passer aux techniques pratiques pour tracer les chemins d'exécution, construire des jeux de données et benchmarker les performances. À la fin de ce parcours textuel, vous saurez comment mesurer la précision et la fiabilité, ce qui vous donnera la confiance nécessaire pour faire passer les applications d'agents du prototype à la production. Ce que vous apprendrez : • Comprendre la terminologie de base des agents AI et pourquoi les tests logiciels traditionnels sont insuffisants. • Tracer les chemins d'exécution des agents pour déboguer les prompts complexes et les appels d'outils. • Construire et gérer des jeux de données d'évaluation pour benchmarker les performances des agents au fil du temps. • Appliquer des modèles d'évaluation modernes, y compris les techniques de LLM-as-a-judge. • Mesurer la qualité de la Retrieval-Augmented Generation (RAG) et les étapes de raisonnement des agents. • Configurer des projets LangSmith pour surveiller les workflows d'agents prêts pour la production. Le programme progresse logiquement des définitions de base des agents AI aux workflows d'évaluation pratiques, en utilisant des explications écrites claires et des extraits de code pratiques. Vous lirez des scénarios étape par étape qui illustrent comment détecter les erreurs et améliorer la fiabilité des agents. Ce cours est conçu pour les débutants et les développeurs novices en évaluation d'AI — aucune expérience préalable avec LangSmith ou en machine learning avancé n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour maîtriser les compétences essentielles pour tester et benchmarker les agents AI modernes.