Как сделать AI-агентов, которые не ошибаются или тесты на n8n скачать в хорошем качестве

Как сделать AI-агентов, которые не ошибаются или тесты на n8n

👉 Попробуй сам и начни создавать AI-агентов без программистов уже сегодня: https://ai2flow.ru 🎯 Миссия ai2flow — внедрить AI в ваш бизнес и повысить эффективность труда В этом видео автор рассказывает о важности тестирования AI agents, особенно когда дело касается борьбы со спамом. Он использует n8n для ai automation и подчеркивает, что software testing помогает убедиться, что старые кейсы работают после внесения изменений. Важность QA и automation очевидна в it сфере. Как сделать AI-агентов, которые не ошибаются или тесты на n8n 00:00 Введение в проблему • При усложнении агентов необходимо проверять, не сломались ли предыдущие кейсы. • Пример с антиспам-ботом: добавление новых методов спама требует проверки работы на предыдущих кейсах. • Тесты помогают убедиться, что программа правильно обрабатывает входные данные. 00:58 Создание прототипа • Прототип антиспам-бота принимает сообщения и отвечает «да» на спам или «нет» на не спам. • Демонстрация работы прототипа с спамовым сообщением «купи крипту дёшево». 01:47 Подготовка к тестированию • Создание Excel-таблицы с проверочными вопросами: безобидное сообщение «привет, я Вася» и спамовое «купи крипту дёшево». • Проверка работы бота на этих сообщениях. 02:22 Использование встроенных инструментов Neuron • Добавление триггера для чтения данных из таблицы и подстановки их в бота. • Преобразование формата данных в формат, понятный боту. • Объединение узлов для проверки результатов. 04:51 Проверка результатов • Добавление узла для проверки результатов в Excel. • Использование метрик для оценки точности тестов. • Запуск тестов и проверка их результатов. 06:35 Пример ошибки и её исправление • Пример ошибки: бот ошибочно считает слово «спам» спамом. • Исправление бота и тестов для предотвращения ошибок. 08:00 Тестирование без фреймворка • Создание триггера для запуска тестов без использования интерфейса. • Избегание отправки сообщений в Telegram во время тестов. • Запуск тестов вручную и проверка результатов. 10:21 Агрегация результатов и оценка тестов • Объединение ответов и ожидаемых значений в единый список. • Использование агента для оценки правильности тестов. • Добавление сломанного теста для проверки стабильности системы. 12:16 Заключение • Подчёркивание важности написания тестов для агентов. • Рекомендации по улучшению тестов и автоматизации процесса. • Прощание и надежда на полезность видео. #n8n #TarasovAI