Оценка компонентов

Модульное тестирование — это фундаментальная практика в разработке программного обеспечения и критична для валидации отдельных компонентов агентных систем. Эффективные модульные тесты обеспечивают, чтобы каждая часть системы функционировала как задумано, способствуя общей надежности и производительности агента.

Оценка инструментов

Инструменты — это основные функции, которые позволяют агентам действовать на своем окружении, извлекать или преобразовывать данные и взаимодействовать с внешними системами. Высококачественное модульное тестирование для инструментов начинается с исчерпывающего перечисления случаев использования, охватывающих не только типичный "счастливый путь", но и редкие, враждебные или неправильно сформированные сценарии, которые могут выявить хрупкие края или скрытые предположения.

Зрелый процесс разработки агента определяет набор автоматизированных тестов для каждого инструмента. Например, инструмент извлечения данных должен быть протестирован на различных форматах данных, различных сетевых условиях и с как валидными, так и намеренно поврежденными источниками данных.

Тестирование должно явно валидировать не только правильность выходов, но и задержку, потребление ресурсов и обработку ошибок — обеспечивая, чтобы инструмент деградировал изящно под нагрузкой или при отказе.

Требования к тестам инструментов:

• Выходы должны быть детерминированными для идентичных входов, если стохастичность не является частью дизайна инструмента
• Для инструментов с внешними зависимостями разработчики должны использовать моки или симуляторы для воспроизведения граничных случаев
• Регрессионные тесты критичны: каждый раз, когда инструмент модифицируется, полный набор тестов должен быть перезапущен

Оценка планирования

Модули планирования преобразуют высокоуровневые цели в действенные последовательности шагов — часто включая динамическое принятие решений, разветвленную логику и адаптацию к обратной связи окружения. В отличие от традиционных скриптов, агентное планирование часто вероятностно или адаптивно, требуя тщательного тестирования для избежания хрупких или непоследовательных поведений.

Оценка качества планирования начинается с канонических рабочих процессов: общих, хорошо понятых пользовательских намерений, сопоставленных с известными хорошими ответами агента. Для каждого сценария мы кодируем начальное окружение, историю разговора и ожидаемый результат с точки зрения использования инструментов и общения с пользователем.

Метрики планирования:

• Полнота инструментов (Tool recall): Включил ли планировщик все ожидаемые вызовы инструментов?
• Точность инструментов (Tool precision): Избежал ли он вызова инструментов, которые были ненужными?
• Точность параметров (Parameter accuracy): Для каждого инструмента, предоставил ли он правильные аргументы?

Эти метрики предоставляют детальное понимание поведения планировщика. Низкая оценка полноты может указывать, что планировщик не выполнил существенное действие, в то время как низкая точность предполагает, что он неправильно понял цель или неправильно прочитал намерение пользователя.

Важность граничных случаев: Поскольку планирование часто зависит от контекста, особенно важно тестировать граничные случаи. Что если заказ содержит несколько товаров, и только один дефектный? Что если пользователь предоставляет неоднозначный ввод или противоречит себе в сообщениях? Тесты должны охватывать эти ситуации, чтобы обеспечить, чтобы планировщик мог навигировать по неоднозначности и восстанавливаться от промежуточных отказов.

Согласованность планирования: Модули планирования также должны оцениваться на согласованность. В детерминированных сценариях тот же вход должен производить тот же выход; в вероятностных случаях диапазон планов все еще должен попадать в приемлемые границы.

Оценка памяти

Память необходима для агентов, которым нужна непрерывность и контекстуальная осведомленность, будь то для многоходовых разговоров, долго работающих рабочих процессов или постоянных профилей пользователей. Тестирование модулей памяти нетривиально, так как оно включает не только проверку сырого хранения и извлечения, но и обеспечение целостности данных, релевантности и эффективности по мере роста хранилища памяти.

Модульные тесты для памяти должны сначала проверить, что данные, записанные в память, точно сохраняются и могут быть точно извлечены, как немедленно, так и после значительного времени или вмешательства других операций. Это включает граничные случаи, такие как максимальная емкость памяти, необычные типы данных или быстрые циклы чтения/записи.

Тестирование релевантности: Помимо правильности, модули памяти должны быть протестированы на релевантность — обеспечивая, чтобы логика извлечения не выявляла устаревшую или нерелевантную информацию. Например, если агента спрашивают о недавних предпочтениях пользователя, тест должен подтвердить, что устаревшие или неправильные предпочтения не возвращаются из-за утечки данных или ошибок индексирования.

Эффективность: Эффективность — это критическое измерение, особенно по мере роста размера памяти. Разработчики должны бенчмаркать времена извлечения и использование ресурсов при увеличивающихся нагрузках памяти, идентифицируя любые обрывы производительности или узкие места.

Устойчивость: Системы памяти должны быть устойчивы к частичным отказам. Тесты должны симулировать недоступность базы данных, повреждение данных или миграции версий, чтобы обеспечить, чтобы агент либо восстанавливался изящно, либо терпел неудачу контролируемым образом, с минимальным воздействием на пользователя.

Оценка обучения

Компоненты обучения, возможно, наиболее сложны для модульного тестирования, учитывая их стохастическую природу и зависимость от данных. Тем не менее, тщательное тестирование критично для обеспечения, чтобы агенты действительно улучшались со временем и не просто переобучались, регрессировали или "забывали" ранее освоенные поведения.

Тестирование базового цикла обучения: Тестирование обучения начинается с верификации базового цикла обучения: правильно ли агент обновляет свои параметры, кэш или правила в ответ на размеченные данные, обратную связь или сигналы награды?

• Для агентов, использующих контролируемое обучение, модульные тесты должны подтверждать, что при обучении на каноническом наборе данных агент достигает ожидаемой точности и правильно обобщается на данные валидации.
• Для агентов обучения с подкреплением тесты должны проверять, что максимизация награды приводит к улучшенному поведению со временем, и что плато обучения обнаруживаются и обрабатываются.

Обобщение: Обобщение имеет первостепенное значение. Тесты должны оценивать, насколько хорошо агент применяет изученные поведения к новым, вне распределения сценариям. Это включает "holdout" наборы, синтетические примеры или враждебные тестовые случаи, специально сконструированные для вызова хрупких эвристик или запомненных ответов.

Адаптируемость: Адаптируемость также жизненно важна. Тесты должны симулировать сдвиги распределения — такие как новые типы пользовательских входов, ранее невиданные отказы инструментов или изменяющиеся ландшафты наград — и подтверждать, что агент может адаптироваться без катастрофического забывания или коллапса производительности.