一、项目背景

随着大语言模型（Large Language Model，LLM）技术快速发展，基于LLM构建的智能应用正在逐渐进入实际业务场景。

相比传统的软件系统，LLM应用具有以下特点：

• 输出结果具有一定的不确定性；
• 相同输入可能产生不同结果；
• 应用逻辑不仅依赖代码，还依赖Prompt、模型能力以及上下文信息；
• Agent类应用还涉及任务规划、工具调用、多轮交互等复杂流程。

这些特点使传统的软件测试方法面临新的挑战。在传统应用测试中，我们通常关注：

• 接口返回是否符合预期；
• 数据是否正确；
• 页面功能是否正常；
• 系统性能是否满足要求。

而在LLM应用中，测试目标逐渐从验证程序是否按照固定逻辑执行转变为评估智能系统是否稳定、可靠、符合业务预期。
因此，如何建立适用于LLM应用的新型质量保障体系，成为AI应用落地过程中不可忽视的问题。

---

本人曾从事互联网测试开发工作，拥有多年传统软件测试以及质量保障相关经验。基于自身测试开发背景，希望可以将已有测试工程经验与LLM应用测试方法结合，探索面向Agent应用的质量保障体系。

本系列文章将记录从0开始探索AI Agent测试的完整过程。

---

二、项目目标

本项目计划构建一个面向企业内部场景的智能客服Agent，并围绕该Agent探索完整的测试体系。

整体目标：

1. 构建基础LLM应用链路

建立最基础的大模型交互能力：

---

2. 构建Agent应用

在基础LLM能力之上，引入Agent机制：

模拟企业智能客服场景。

---

3. 建立Agent测试体系

围绕Agent生命周期设计测试能力：

---

三、项目整体技术架构

本项目整体架构如下：

其中各层职责：

LLM调用层

• 模型接口调用；
• 请求参数管理；
• 响应结果获取；
• 异常处理。

Agent业务层

• 用户意图理解；
• 任务拆解；
• 工具调用；
• 多轮任务执行。

测试验证层

• 测试数据管理；
• 自动化执行；
• 输出质量评估；
• 测试报告生成。

---

四、项目规划

本系列计划按照以下方向持续推进：

第一阶段：LLM基础能力建设

目标：建立第一个大模型调用测试链路。
内容：

• LLM API调用；
• LLM请求封装；
• 基础测试用例设计；
• 响应结果验证。

---

第二阶段：LLM测试能力探索

目标：建立基础的大模型测试方法。
内容：

• Prompt测试；
• 测试数据设计；
• 输出质量评估；
• 自动化测试框架。

---

第三阶段：Agent测试框架建设

目标：探索复杂AI应用测试方法。
内容：

• Agent任务流程测试；
• Tool Calling测试；
• RAG效果测试；
• 多轮对话测试；
• Agent稳定性测试。

---

五、总结

AI时代的软件质量保障正在发生变化。

未来的软件测试工程师不仅需要关注代码逻辑正确性，也需要理解模型能力、Prompt设计、Agent运行机制、AI应用评估方法。

作为一名拥有传统互联网测试开发经验的工程师，希望通过这个项目来探索传统测试开发经验与LLM应用质量保障的结合方式，构建面向Agent应用的新型测试体系。

后续文章将从最基础的大模型调用链路开始，逐步搭建Agent测试体系。