Надежен ли ваш ИИ-агент? Создайте систему тестирования, чтобы это проверить

Тестирование ИИ терпит неудачу, когда моделям не хватает правил для обнаружения собственных ошибок. Узнайте, как создать жесткий цикл, который исправляет код без участия человека. Многие продукты, созданные с помощью ИИ, терпят неудачу из-за отсутствия надлежащей обратной связи для выявления и исправления ошибок в реальном времени. В этом видео рассматривается концепция инженерии жесткости — метод, разработанный для обеспечения строгих правил и проверок для агентов ИИ, гарантирующий их работоспособность до развертывания. Он предназначен для инженеров, создающих агентов, которым необходимо перейти от простых подсказок к надежным системам проверки ошибок. Вы увидите, как агент ИИ запускает собственные тесты, выявляет ошибки и автоматически исправляет базовый код — все без вмешательства человека. Внедряя такой уровень качества ИИ, вы перестаете полагаться на надежду и начинаете создавать надежные системы. Это практическая сторона автоматизации тестирования для тех, кому необходимо, чтобы их агенты были готовы к использованию в производстве. Подписывайтесь на еженедельные разборы инженерии качества и дайте мне знать в комментариях, если вы хотите увидеть конкретную настройку кода для этого цикла. 0:00 Почему мои проекты в области ИИ постоянно терпели неудачу 1:02 Определение концепции тестового стенда 2:17 Направляющие против датчиков 7:02 Почему разработчики и тестировщики должны сотрудничать 8:44 Создание надежного тестового стенда с нуля