Холистическая оценка

В то время как модульные тесты валидируют правильность отдельных компонентов в изоляции, интеграционные тесты разработаны для оценки агентной системы в целом, обеспечивая, чтобы все подсистемы — инструменты, планирование, память и обучение — работали вместе бесшовно в реалистичных настройках.

Производительность в сквозных сценариях

Основная цель интеграционного тестирования — валидировать способность системы выполнять полные задачи от начала до конца, в условиях, которые близко напоминают фактическое использование. Это включает конструирование репрезентативных рабочих процессов или пользовательских путешествий, которые упражняют полный стек агентной системы — восприятие, планирование, вызов инструментов и общение.

Функция оценки: В нашем фреймворке этот вид оценки операционализируется через функцию evaluate_single_instance, которая выполняет полный тестовый случай и вычисляет набор метрик. Агент получает структурированный вход — включая данные заказа и историю разговора — и его выходы сравниваются с ожидаемым финальным состоянием.

Метрики интеграционного тестирования:

• Полнота инструментов (tool recall)
• Точность инструментов (tool precision)
• Точность параметров (parameter accuracy)
• Полнота фраз (phrase recall)
• Агрегированная оценка успеха задачи (task success score)

Этот подход позволяет масштабируемое, повторяемое измерение сквозного поведения агента по десяткам или сотням разнообразных сценариев.

Ограничения: Критическое ограничение заключается в том, что автоматизированные тесты настолько хороши, насколько хороши наборы оценки и метрики, которые они используют. Если тестовые случаи слишком узкие или нерепрезентативные, агенты могут казаться хорошо работающими в офлайн-тестировании, но терпеть неудачу в продакшене.

Лучшая практика: Лучшая практика — относиться к оценке как к живому процессу, а не к статическому чеклисту. Команды должны регулярно расширять и уточнять тестовые наборы, чтобы отражать новые функции, реальное поведение пользователей и возникающие режимы отказа.

Согласованность

Тестирование согласованности для агентных систем особенно сложно, потому что эти системы часто полагаются на базовые модели, которые по своей природе вероятностны и недетерминированы. В отличие от традиционных систем, где детерминированное поведение обеспечивает одинаковые выходы для идентичных входов, LLM-питаемые агенты могут производить различные ответы из-за их вероятностной природы.

Цели тестирования согласованности:

• Выходы агента выравниваются с его входами
• Остаются связными в течение расширенных обменов
• Надежно обращаются к намеченным вопросам или задачам пользователя

Выравнивание с входом: Одна ключевая цель тестирования согласованности — валидировать, что ответы агента остаются выровненными с данным входом в разнообразных сценариях. Это включает оценку того, предоставляет ли агент релевантные и точные ответы, которые напрямую обращаются к запросам пользователя.

Долгие взаимодействия: Более длинные взаимодействия вводят дополнительную сложность, так как производительность может деградировать со временем. Агенты должны поддерживать логическую прогрессию в многоходовых разговорах, избегая сценариев, где их ответы противоречат более ранним утверждениям или отклоняются от темы.

Роль человеческого обзора: Человеческие рецензенты могут оценить нюансированные несогласованности и предоставить обратную связь о том, насколько хорошо агент придерживается намеченной цели своих ответов. Этот процесс особенно важен для оценки граничных случаев или неоднозначных входов, где автоматизированные системы могут не справиться.

LLM-основанная оценка: Масштабируемая валидация может быть достигнута через LLM-основанные техники оценки. Используя те же или связанные модели для проверки согласованности, агенты могут оценивать свои собственные выходы против ожиданий.

Actor-critic подходы: Actor-critic подходы предлагают еще один ценный инструмент для тестирования согласованности. В этом фреймворке "актер" генерирует ответы, в то время как "критик" оценивает их против предопределенных критериев для выравнивания и релевантности.

Связность

Тестирование связности обеспечивает, что выходы агента остаются логичными, контекстуально релевантными и согласованными в течение взаимодействия. Для агентов, управляющих многошаговыми рабочими процессами или поддерживающих расширенные диалоги, связность — это то, что позволяет бесшовные, интуитивные обмены.

Требования к связности: Агент должен сохранять и надлежащим образом использовать контекст — такой как предпочтения пользователя или предыдущие действия — так что его ответы естественно строятся на том, что было раньше. Это особенно критично в многоходовых разговорах, где агент должен ссылаться на предшествующую информацию без промпта пользователя повторяться.

Тестирование связности: Тестирование связности включает симуляцию расширенных взаимодействий, верификацию того, что агент поддерживает согласованное понимание состояния, и что его действия следуют логической, целенаправленной последовательности. Противоречия или провалы — такие как конфликтующие рекомендации или упущенные зависимости — помечаются как отказы связности.

Галлюцинации

Галлюцинации в AI-системах происходят, когда агент генерирует неправильную, бессмысленную или сфабрикованную информацию. Этот вызов особенно значим в системах, разработанных для извлечения знаний, принятия решений или взаимодействия с пользователями, где точность и надежность имеют первостепенное значение.

Митигация галлюцинаций: Для митигации этого разработчики должны заземлять выходы в проверяемых данных, используя техники, такие как retrieval-augmented generation (RAG), которые перекрестно ссылаются на доверенные источники для улучшения фактической точности.

Точность контента: В основе митигации галлюцинаций лежит обеспечение точности контента. Это включает верификацию того, что выходы агента основаны на фактических данных, а не на фабрикациях. Системы должны быть тщательно протестированы для перекрестной проверки их ответов против доверенных источников информации.

Зависимость от данных: Надежность выходов агента напрямую связана с качеством его источников данных. Системы, которые полагаются на устаревшие, неполные или плохо проверенные данные, более склонны к генерации ошибочной информации.

Механизмы обратной связи: Механизмы обратной связи необходимы для обнаружения и решения галлюцинаций. Эти системы мониторят выходы агента, помечая неточности для обзора и исправления. Человеческие в цикле обратной связи могут быть особенно эффективны, позволяя доменным экспертам уточнять ответы системы со временем.

Гибридные петли обратной связи: Митигации галлюцинаций эволюционировали, чтобы подчеркнуть гибридные человеко-AI петли обратной связи, где доменные эксперты сотрудничают с AI-системами в реальном времени для надзора — таких как в сценариях самоспасения в кризисе — для уточнения выходов, уменьшения когнитивной нагрузки на пользователей и исправления фабрикаций до их распространения.

Обработка неожиданных входов

Реальные окружения непредсказуемы, и агенты должны быть надежными перед лицом непредвиденных, неправильно сформированных или даже злонамеренных входов. Интеграционные тесты в этой области намеренно поставляют входы, которые выходят за пределы предположений обучения или дизайна — таких как неожиданные форматы данных, сленг или опечатки в языке пользователя, или частичные отказы внешних сервисов.

Цель: Обеспечить, чтобы агент не падал и не производил вредные выходы, но вместо этого отвечал изящно: уточняя, отклоняя или эскалируя по мере необходимости.

Систематическое тестирование: Эффективное интеграционное тестирование охватывает не только случайное "фаззирование" входов, но и систематическое исследование граничных случаев, информированных историческими инцидентами или враждебным анализом. Для критичных для безопасности приложений важно проверить, что даже под стрессом агент не утечет чувствительную информацию, не нарушит политику или не вызовет последующих отказов.