Mga Batayan ng Pag-evaluate ng AI Agent gamit ang LangSmith

Habang nagiging mas kumplikado ang mga AI agent, kritikal ang pagtiyak na kumikilos sila nang maayos sa mga totoong sitwasyon. Kung walang tamang pag-test at pag-trace, ang pag-unawa kung bakit nabigo o nag-hallucinate ang isang agent ay parang hulaan lang. Ang kursong ito ay nagbibigay ng isang structured at nakasulat na gabay sa pag-evaluate ng mga AI agent gamit ang LangSmith. Magsisimula ka sa mga pangunahing konsepto ng agentic AI at LLM behavior bago lumipat sa mga praktikal na teknik para sa pag-trace ng mga execution path, pagbuo ng mga dataset, at pag-benchmark ng performance. Sa pagtatapos ng text-based na paglalakbay na ito, malalaman mo kung paano sukatin ang accuracy at reliability, na magbibigay sa iyo ng kumpiyansa na ilipat ang mga agent application mula sa prototype patungo sa production. Ang iyong matututunan: • Unawain ang mga pangunahing terminolohiya ng AI agent at kung bakit kulang ang tradisyonal na software testing. • I-trace ang mga execution path ng agent para i-debug ang mga kumplikadong prompt at tool call. • Bumuo at mamahala ng mga evaluation dataset para i-benchmark ang performance ng agent sa paglipas ng panahon. • Mag-apply ng mga modernong evaluation pattern, kabilang ang mga LLM-as-a-judge na teknik. • Sukatin ang kalidad ng Retrieval-Augmented Generation (RAG) at mga hakbang sa reasoning ng agent. • I-configure ang mga LangSmith project para i-monitor ang mga production-ready na agent workflow. Ang kurikulum ay lohikal na dumadaloy mula sa mga pangunahing depinisyon ng mga AI agent patungo sa mga hands-on na evaluation workflow, gamit ang malinaw na mga paliwanag at praktikal na code snippet. Babasahin mo ang mga step-by-step na senaryo na nagpapakita kung paano mahuhuli ang mga error at mapapabuti ang reliability ng agent. Ang kursong ito ay idinisenyo para sa mga baguhan at mga developer na bago sa AI evaluation—hindi kinakailangan ang nakaraang karanasan sa LangSmith o advanced machine learning. Simulan ang pagbabasa ngayon para ma-master ang mga mahahalagang kasanayan sa pag-test at pag-benchmark ng mga modernong AI agent.