Analyze Agent Performance: Build and Test

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Analyze Agent Performance: Build and Test

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Agentic AI Performance & Reliability“

Dozent: LearningMate

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2 Module

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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 Stunden zu vervollständigen

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Was Sie lernen werden

Aggregate agent performance data and apply statistical A/B tests to objectively measure and validate improvements in AI systems.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Agentic systems
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Key Performance Indicators (KPIs)
Kategorie: Business Intelligence
Kategorie: Descriptive Analytics
Kategorie: Data-Driven Decision-Making
Kategorie: Event Monitoring
Kategorie: Correlation Analysis
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Performance Metric
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Statistical Inference
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Generative AI Agents

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: LangChain
Kategorie: AI Orchestration
Kategorie: CrewAI
Kategorie: Agentic Workflows

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Kürzlich aktualisiert!

Dezember 2025

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4 Zuweisungen¹

KI-bewertet siehe Haftungsausschluss

Unterrichtet in Englisch

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Agentic AI Performance & Reliability“

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In diesem Kurs gibt es 2 Module

Analyze Agent Performance: Build and Test is an intermediate course for data analysts, ML engineers, and developers tasked with optimizing AI systems. In a world where agentic AI is increasingly common, it is not enough to build an agent—you must prove its effectiveness. This course equips you with the data-driven skills to measure, monitor, and improve AI agents built with frameworks like LangChain, Autogen, and CrewAI.

You will learn to transform raw, noisy logs into actionable KPIs by applying data aggregation techniques with SQL and dbt. Through hands-on labs, you will design and execute controlled A/B experiments, comparing agent versions to identify meaningful improvements. You will master core statistical methods, including the Chi-square test, to determine whether your results are statistically significant or just random chance. You will be able to move beyond correlation to causation, making objective, evidence-based recommendations on deploying agent enhancements.

This module establishes the foundation for effective AI agent performance analysis. Learners will move beyond raw system logs to create structured, high-level metrics suitable for business intelligence and monitoring. The module focuses on applying data aggregation techniques with SQL and dbt to transform operational data into meaningful key performance indicators (KPIs) like conversation counts and latency.

Das ist alles enthalten

2 Videos1 Lektüre2 Aufgaben

2 VideosInsgesamt 11 Minuten

Defining Agent Success: From Vanity Metrics to Actionable KPIs6 Minuten
The Modern Data Stack for AI6 Minuten

1 LektüreInsgesamt 7 Minuten

Advanced Time-Series Aggregation: Windows, Bucketing, and Operational Definitions7 Minuten

2 AufgabenInsgesamt 30 Minuten

Build an Agent Performance Data Model20 Minuten
Knowledge Check: Data Transformation for Business Intelligence10 Minuten

Module Description: This module equips learners with the skills to scientifically prove the effectiveness of changes to their AI agents. Learners will move from correlation to causation by designing and analyzing controlled A/B experiments. The module provides hands-on experience with statistical hypothesis testing, focusing on the Chi-square test to determine if observed performance improvements are statistically significant.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre2 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

3 VideosInsgesamt 16 Minuten

Correlation is Not Causation5 Minuten
Running a Chi-square Test5 Minuten
Non-Parametric Tests6 Minuten

1 LektüreInsgesamt 8 Minuten

Principles of A/B Testing8 Minuten

2 AufgabenInsgesamt 40 Minuten

Knowledge Check: Statistical Significance in Agent Experiments10 Minuten
Agent Performance Analysis Report30 Minuten

1 Unbewertetes LaborInsgesamt 25 Minuten

Analyze a Controlled Experiment25 Minuten

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Felipe M.

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