Detect AI Agent Hallucinations: Zero-Shot Methods
Detect AI agent hallucinations without labeled data. Zero-shot LSC detection, claim decomposition, and real-time guardrails. Python code included.
All Posts
-
-
Cómo Prevenir Loops de Razonamiento en Agentes de IA y No Desperdiciar Tokens
Los loops de razonamiento en agentes de IA ocurren cuando un agente llama a la misma herramienta...
-
Cómo Evaluar Agentes IA: Tutorial de LLM-as-Judge
Evalúa la calidad de agentes IA con LLM-as-Judge y análisis de trayectorias. Detecta fallos silenciosos, tokens desperdiciados y alucinaciones antes de producci
-
How to Evaluate AI Agents: LLM-as-Judge Tutorial
Evaluate AI agent quality with LLM-as-Judge and trajectory analysis. Catch silent failures, wasted tokens, and hallucinations before production. Python tutorial
-
Solucionar Timeouts de MCP: Patrón HandleId Asíncrono
Las herramientas MCP congelan a los agentes de IA cuando las APIs externas son lentas, causando...
-
Cómo Evaluar AI Agents: Comparación de 3 Frameworks
Al evaluar AI agents, la elección del framework determina tus puntajes. Ejecuta pruebas idénticas en...
-
How to Evaluate AI Agents: 3 Framework Comparison
How to Evaluate AI Agents, Compare Strands, PydanticAI, and DeepEval for AI agent evaluation. Same test cases, same rubrics, different frameworks. Code examples
-
Desbordamiento de Ventana de Contexto de IA: Solución con Puntero de Memoria
El desbordamiento de ventana de contexto** ocurre cuando las salidas de herramientas de un agente de...
-
Built-in Token Counting: Telemetry for Production AI Agents
Strands Agents provides native telemetry and cost tracking out of the box. Stop writing custom token...
-
Cómo Monitorear Costos de Agentes IA sin Configuración
Strands Agents proporciona telemetría nativa y seguimiento de costos desde el primer momento. Deja...
