面对以AI Agent(智能体)为代表的智能应用的应运而生,智能体的非确定性输出(如多轮交互中的幻觉累积)、动态环境感知(跨模态决策)、持续自优化行为等特性,使得传统的测试工具和方式无法量化概率性行为,难以覆盖伦理偏见、多轮幻觉等长尾场景。因此需要利用人工智能,构建具备同等智能水平的测试体系,以动态闭环实现“以智治智”。
内容大纲
1. 智能体系统的质量挑战深度解构
1.1 动态行为:非确定性输出、多轮交互依赖、环境感知决策
1.2 认知复杂度:意图理解、规划反思(Plan-Reflect)、多智能体协作
1.3 多模态依赖:文本、视觉、工具调用的融合能力验证
2. 智能体测试的评价体系
2.1 量化评价模型(准确性、可信性、效能)
2.2 动态评价实施框架
3. 测试工具的智能化实现
3.1 测试智能体集群自治架构
3.2 调度执行智能化引擎
3.3 “执行→分析→进化”闭环迭代
4. 落地实践与价值验证
4.1 金融场景下的落地实践
4.2 量化收益和质变价值
5. 总结&展望
听众收益
1. 对测试智能体的工具建设有启发
2. 提供用智能测智能的工具建设方法