Agent 上线前后怎么测?四种方案优劣与未解难题
evaliqa · reddit · 2026-10-15
一位开发者为工具调用 agent 寻找合理的测试体系,梳理了四种主流方案及疑虑:
- 脚本化多轮场景测试:易推理,但只覆盖自己想到的路径,漏掉真实用户的怪用法。
- LLM-as-judge:唯一能大规模给自由文本打分的办法,但需先与人工标注对齐,且标注多少行才够做门槛尚不清楚。
- 工具调用检查:校验调用了哪个工具、参数、错误处理是否正确,比给最终回复打分更可靠——agent 可能说「已退款」而调用其实失败,但轨迹评分是否值得投入待验证。
- 回归测试套件:把每个真实故障变成测试用例,难点是套件增长后如何避免噪声和变慢。
作者还问了:发布前跑什么、哪些是硬门槛;上线后是给在线会话打分、人工抽样还是等用户投诉;以及如何处理非确定性(多次运行、阈值而非精确 pass/fail)。也欢迎分享哪些做法是浪费时间。
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