Cuando los agentes de datos fallan, a menudo fallan silenciosamente, dando respuestas que suenan seguras y que son incorrectas, y puede ser difícil averiguar qué causó la falla. "Creación y evaluación de agentes de datos" es un nuevo curso corto creado con @Snowflake e impartido por @datta_cs y @_jreini que le enseña a crear agentes de datos con una evaluación integral incorporada. Habilidades que obtendrás: - Cree agentes de datos de LLM confiables utilizando el marco Goal-Plan-Action y evaluaciones de tiempo de ejecución que detectan fallas a mitad de la ejecución - Usar la infraestructura de seguimiento y evaluación de OpenTelemetry para diagnosticar exactamente dónde fallan los agentes y mejorar sistemáticamente el rendimiento - Organice flujos de trabajo de varios pasos en la búsqueda web, SQL y recuperación de documentos en agentes basados en LangGraph El resultado: visibilidad de cada paso del razonamiento de su agente, por lo que si algo se rompe, tiene un enfoque sistemático para solucionarlo. Regístrese para comenzar: