在讲 agent 测试策略之前，先把“agent”这个词拉出来。在大模型时代，agent 并不是机器人，也不是拟人 AI，它更像一套“有目标、有工具、有记忆、有执行流程”的自动化系统。
如果说 LLM 是发动机，那么 agent 就是一台带变速箱、油门、方向盘、仪表盘的车。

理解这个比喻之后，你在考虑“怎么测 agent”时，不会只盯着模型，而是把它当成一套复杂的决策 + 状态机 + 工具调用 + 外部环境交互系统。

为了让测试策略变得立体，我从三个维度展开：
（1）Agent 的结构要素 → （2）风险来源 → （3）对应测试策略
这比单纯堆 checklist 更像是“你能拍板的工程化测试设计”。

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一、Agent 的核心结构（这决定测试点在哪里）

一个标准的 agent 系统通常包含以下模块：

1. 任务理解器（Task Parser）
   负责把自然语言转换成 agent 可执行的目标与步骤。
2. 思维链（Planning / Reasoning）
   生成执行计划，可能会动态更新。
3. 工具调用（Tool Use）
   调用 API、脚本、数据库、浏览器等等外部工具。
4. 记忆系统（Memory）
   能记录上下文、用户偏好、历史状态。
5. 执行器（Executor）
   按步骤执行，直至达成目标。
6. 监控与校验（Verifier / Critic）
   检查结果是否正确，若失败会重新规划。
7. 环境接口（Environment）
   用于与真实系统交互：网页、文件、API 接口等。

看见这些模块，你就能感受到：
Agent 的测试已经不是普通 LLM 的“文本问答”测试，而是更像在测“一个可组合的自动化系统 + 智能决策层”。

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二、Agent 的风险来源（先搞清楚有什么坑，才知道怎么测）

风险主要来自六类：

1. 理解偏差（任务理解错）
   用户说 A，它理解成 B。
2. 推理路径不稳定（同输入不同结论）
   Agent 今天会做，明天可能做不到。
3. 工具调用顺序混乱
   明明应该先查数据库，再写文件，它却倒着来。
4. 工具调用参数错误
   如输入错类型、错字段、错路径。
5. 副作用不可控
   例如：

• • 删除了不该删的文件
  • 打错数据库字段
  • 调了生产接口

1. 循环 / 死锁 / 过度尝试
   Agent 一直迷失在自己的循环里：“请等待一下，我正在重新规划……”
2. 上下文污染 / 记忆污染
   前一次任务的状态影响了后一次任务。
3. 未覆盖异常场景
   API 挂了
   工具超时
   返回 500
   返回字段不完整
   Agent 却完全不会恢复

这些都是你测试要覆盖的“坑点”。

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三、Agent 测试策略（这是工程级测试思维的重头戏）

下面讲策略，不讲废话，每一条都是实际可复用的套路。

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1. 任务测试（Task-Level Testing）

目标：验证 agent 是否能正确理解不同类型任务。

策略包括：

• 明确任务分类，例如：
  信息类任务（查找、总结）
  操作类任务（执行步骤）
  多步骤任务（拆分计划）
  工具型任务（调用 API）
• 每类任务准备一套输入 → 输出的黄金案例（Golden Set）
• 测试 agent 的计划生成是否稳定
• 测试 agent 能否正确降级：任务超界时拒绝执行

该阶段看的是：
任务理解是否正确、边界是否守住。

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2. 链路测试（Chain-of-Thought Flow Testing）

目标：验证 agent 的思维链流程是否符合预期。

关注点：

• 是否遗漏“必要步骤”
• 步骤顺序是否正确
• 中间结果是否符合逻辑
• 遇到失败是否会自我修复

方法：
让 agent 输出 plan（计划），逐条校验是否合理。

例如：

用户：帮我统计数据库 user 表中最近 7 天的注册人数
Agent 正确流程应该是：

1. 解析需求
2. 选择工具（SQL 执行器）
3. 构造 SQL
4. 执行
5. 检查结果
6. 返回给用户

如果 agent 跳步骤（如不验证 SQL 成功执行），就是 Bug。

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3. 工具调用测试（Tool Use Testing）

这是 agent 特有的重点。

测试点包括：

• 工具选择正确与否
• 工具顺序是否合理
• 工具调用参数是否正确
• 不同工具间的数据格式是否适配
• 工具失败时是否能 retry 或 fallback

技巧：
你要构造一堆“假接口”、“假文件系统”、“假数据库”，用来观察 agent 调用状况，而不会对真实环境产生破坏。

就像沙盒测试一样。

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4. 稳定性测试（Determinism Testing）

目标：减少 agent 的随机性。

做法：

对同一个输入，执行 10 次，比较：

• 计划一致性
• 工具调用路径一致性
• 最终结果一致性

并绘制“Agent 不确定性图谱”
（这个图对工程决策非常重要）

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5. 故障注入测试（Fault Injection）

模拟坏场景，观察 agent 自愈能力。

例如：

• 工具超时
• 工具返回错误字段
• API 返回 500
• 网络断开
• 输入文件内容不合法

你要检查 agent 是否会：

• 自动重试
• 自动降级
• 自动重新规划
• 抛出错误而不是无穷循环

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6. 副作用测试（Side Effect Testing）

主要确保 agent 不会瞎操作。

包括：

• 文件创建/删除路径是否正确
• 是否误删目录
• 数据库写入是否带条件过滤
• 是否调用了不该调用的 API

通常需要建立一个“完全隔离的沙箱环境”。

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7. 记忆系统测试（Memory Testing）

重点看三件事：

1. 能否正确记忆关键信息
2. 能否正确忘记不需要的信息
3. 连续任务是否污染彼此数据

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8. 性能与资源测试

Agent 是一个“省不掉 token 的家伙”。

检查：

• 单任务 token 消耗
• 工具调用次数
• 任务耗时
• 是否有无限递归 / 无限规划问题

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9. 安全测试（Security）

核心目标：

避免 agent 越权执行操作

例如：

• Prompt 注入
• 引导 agent 执行危险系统命令
• 假装用户说“我允许你删除所有文件”
• 越权读取敏感文件

Agent 的安全策略要比 LLM 复杂，因为它会真正执行操作。

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四、总结成一句非常工程化的观点

Agent 测试不是测模型，而是在测：

一个“带推理能力的自动化系统”在不确定环境中能否持续、稳态地达成目标。

它融合了：

• 传统软件测试
• 自动化流程测试
• 状态机测试
• 安全测试
• AI 测试
• 分布式系统容错测试