Fondasi Evaluasi AI Agent dengan LangSmith

Seiring dengan semakin kompleksnya AI agent, memastikan mereka berperilaku andal dalam skenario dunia nyata menjadi sangat krusial. Tanpa pengujian dan tracing yang tepat, memahami mengapa sebuah agent gagal atau berhalusinasi bisa terasa seperti menebak-nebak. Kursus ini menyediakan panduan tertulis yang terstruktur untuk mengevaluasi AI agent menggunakan LangSmith. Anda akan mulai dengan konsep dasar agentic AI dan perilaku LLM sebelum beralih ke teknik praktis untuk tracing jalur eksekusi, membangun dataset, dan melakukan benchmarking performa. Di akhir perjalanan berbasis teks ini, Anda akan mengetahui cara mengukur akurasi dan keandalan, memberikan Anda kepercayaan diri untuk memindahkan aplikasi agent dari prototipe ke produksi. Apa yang akan Anda pelajari: • Memahami terminologi inti AI agent dan mengapa pengujian perangkat lunak tradisional tidak memadai. • Melakukan trace jalur eksekusi agent untuk men-debug prompt dan pemanggilan tool yang kompleks. • Membangun dan mengelola dataset evaluasi untuk melakukan benchmark performa agent dari waktu ke waktu. • Menerapkan pola evaluasi modern, termasuk teknik LLM-as-a-judge. • Mengukur kualitas Retrieval-Augmented Generation (RAG) dan langkah-langkah penalaran agent. • Mengonfigurasi proyek LangSmith untuk memantau alur kerja agent yang siap produksi. Kurikulum mengalir secara logis dari definisi dasar AI agent hingga alur kerja evaluasi praktis, menggunakan penjelasan tertulis yang jelas dan cuplikan kode praktis. Anda akan membaca skenario langkah demi langkah yang mengilustrasikan cara menangkap kesalahan dan meningkatkan keandalan agent. Kursus ini dirancang untuk pemula dan pengembang yang baru mengenal evaluasi AI—tidak diperlukan pengalaman sebelumnya dengan LangSmith atau machine learning tingkat lanjut. Mulailah membaca hari ini untuk menguasai keterampilan esensial dalam pengujian dan benchmarking AI agent modern.