Основы оценки AI-агентов с помощью LangSmith

По мере того как AI-агенты становятся все более сложными, обеспечение их надежного поведения в реальных сценариях становится критически важным. Без надлежащего тестирования и трассировки понимание того, почему агент потерпел неудачу или галлюцинировал, может напоминать гадание. Этот курс представляет собой структурированное письменное руководство по оценке AI-агентов с использованием LangSmith. Вы начнете с основополагающих концепций агентного AI и поведения LLM, прежде чем перейдете к практическим методам трассировки путей выполнения, создания наборов данных и бенчмаркинга производительности. К концу этого текстового путешествия вы будете знать, как измерять точность и надежность, что даст вам уверенность при переводе приложений на базе агентов из прототипа в продакшн. Чему вы научитесь: • Понимать основную терминологию AI-агентов и причины, по которым традиционное тестирование программного обеспечения оказывается недостаточным. • Трассировать пути выполнения агентов для отладки сложных промптов и вызовов инструментов. • Создавать и управлять наборами данных для оценки, чтобы проводить бенчмаркинг производительности агентов с течением времени. • Применять современные паттерны оценки, включая методы LLM-as-a-judge. • Измерять качество Retrieval-Augmented Generation (RAG) и этапы рассуждения агента. • Настраивать проекты LangSmith для мониторинга готовых к продакшну рабочих процессов агентов. Учебная программа логично переходит от базовых определений AI-агентов к практическим рабочим процессам оценки, используя четкие письменные объяснения и практические фрагменты кода. Вы пройдете через пошаговые сценарии, которые иллюстрируют, как отлавливать ошибки и повышать надежность агентов. Этот курс предназначен для начинающих и разработчиков, которые только знакомятся с оценкой AI — предварительного опыта работы с LangSmith или продвинутого машинного обучения не требуется. Начните читать сегодня, чтобы освоить основные навыки тестирования и бенчмаркинга современных AI-агентов.