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코스 개요
Mastra 기반 디버깅 및 평가의 기초 개념
- 에이전트 동작 모델과 오류 발생 양상에 대한 이해
- Mastra 내 디버깅의 핵심 원칙 정리
- 결정론적 및 비결정론적 에이전트 행동에 대한 평가 방법
에이전트 테스트 환경 설정 절차
- 테스트용 샌드박스 및 독립적인 평가 공간 구축
- 상세 분석을 위해 로그, 추적 정보 및 원격 측정 데이터 확보
- 체계적인 테스트를 위한 데이터 세트 및 프롬프트 준비 방법
AI 에이전트 동작 디버깅 기법
- 의사결정 경로 및 내부 추론 과정 추적 방법
- 환각 현상, 오류 및 예기치 못한 행동의 원인 파악
- 관찰 가능성 대시보드를 활용한 근본 원인 분석 기법
평가 지표와 벤치마크 프레임워크 이해하기
- 정량적 및 정성적 기준에 따른 평가 척도 설정
- 정확성, 일관성, 맥락 적합성을 측정하는 방법
- 재현 가능한 평가를 위한 벤치마크 데이터 활용 전략
AI 에이전트 신뢰성 공학 실무
- 장기간 작동하는 에이전트에 대한 신뢰성 검증 계획 수립
- 성능 저하나 시스템 변화의 징후를 탐지하는 기법
- 핵심 워크플로우 보호를 위한 안전 장치 구현 방법
품질 보증 프로세스와 자동화 전략
- 지속적인 평가를 위한 QA 파이프라인 설계
- 에이전트 업데이트 시 재발 테스트 자동화 방법
- CI/CD 및 기업 환경과의 원활한 통합 방안
환각 현상 최소화를 위한 고급 기법들
- 비원하는 결과 발생을 억제하는 프롬프트 설계 전략
- 검증 루프와 자기 점검 메커니즘 적용 방법
- 신뢰성 향상을 위한 모델 조합 활용법 실습
보고서 작성, 모니터링 및 지속적 개선 방안
- 품질 보증 결과와 에이전트 점수표 생성 방법
- 장기적인 동작 패턴 및 오류 트렌드 모니터링 전략
- 진화하는 시스템 환경에 맞춰 평가 프레임워크를 발전시키는 절차
요약 및 향후 개선 방향 안내
요건
- AI 에이전트의 작동 원리와 모델 간 상호작용에 대한 기초 지식
- 복잡한 소프트웨어 시스템을 디버깅하거나 테스트해 본 경험
- 관찰 가능성 도구나 로그 분석 툴에 대한 이해도
수강 대상
- 품질 보증 엔지니어
- AI 시스템의 신뢰성 관리 전문가
- 에이전트의 품질과 성능 개선을 담당하는 개발자
21 시간
