Fondamenti della valutazione degli AI Agent con LangSmith

Man mano che gli AI Agent diventano più complessi, garantire che si comportino in modo affidabile in scenari reali è fondamentale. Senza un testing e un tracing adeguati, capire perché un agent ha fallito o ha avuto allucinazioni può sembrare un indovinello. Questo corso fornisce una guida scritta e strutturata alla valutazione degli AI Agent utilizzando LangSmith. Inizierai con i concetti fondamentali della agentic AI e del comportamento dei LLM prima di passare a tecniche pratiche per il tracing dei percorsi di esecuzione, la creazione di dataset e il benchmarking delle prestazioni. Al termine di questo percorso testuale, saprai come misurare l'accuratezza e l'affidabilità, acquisendo la sicurezza necessaria per spostare le applicazioni basate su agent dal prototipo alla produzione. Cosa imparerai: • Comprendere la terminologia principale degli AI Agent e perché il testing software tradizionale è insufficiente. • Tracciare i percorsi di esecuzione degli agent per eseguire il debug di prompt complessi e chiamate a tool. • Creare e gestire dataset di valutazione per sottoporre a benchmark le prestazioni degli agent nel tempo. • Applicare moderni pattern di valutazione, incluse le tecniche LLM-as-a-judge. • Misurare la qualità della Retrieval-Augmented Generation (RAG) e i passaggi di ragionamento degli agent. • Configurare progetti LangSmith per monitorare workflow di agent pronti per la produzione. Il programma si sviluppa logicamente dalle definizioni di base degli AI Agent fino ai workflow pratici di valutazione, utilizzando spiegazioni scritte chiare e frammenti di codice pratici. Leggerai scenari passo dopo passo che illustrano come individuare gli errori e migliorare l'affidabilità degli agent. Questo corso è progettato per principianti e sviluppatori che si avvicinano per la prima volta alla valutazione dell'AI: non è richiesta alcuna esperienza precedente con LangSmith o machine learning avanzato. Inizia a leggere oggi stesso per padroneggiare le competenze essenziali per il testing e il benchmarking dei moderni AI Agent.