Quando os agentes de dados falham, eles geralmente falham silenciosamente - dando respostas que soam confiantes que estão erradas, e pode ser difícil descobrir o que causou a falha. "Construindo e avaliando agentes de dados" é um novo curso de curta duração criado com @Snowflake e ministrado por @datta_cs e @_jreini que ensina você a criar agentes de dados com avaliação abrangente integrada. Habilidades que você ganhará: - Crie agentes de dados LLM confiáveis usando a estrutura Goal-Plan-Action e avaliações de tempo de execução que detectam falhas no meio da execução - Use a infraestrutura de rastreamento e avaliação do OpenTelemetry para diagnosticar exatamente onde os agentes falham e melhorar sistematicamente o desempenho - Orquestre fluxos de trabalho de várias etapas em pesquisa na Web, SQL e recuperação de documentos em agentes baseados em LangGraph O resultado: visibilidade de cada etapa do raciocínio do seu agente, portanto, se algo quebrar, você terá uma abordagem sistemática para corrigi-lo. Inscreva-se para começar: