Agent测试文档撰写指南

1. 文档目的 本博客旨在提供书写AI Agent平台测试文档的角度,确保测试内容覆盖全面。

2. 文档结构

2.1 版本信息

  • 记录被测Agent系统的版本号及测试日期。

2.2 测试目标

  • 明确阐述本次测试的核心目标,通常包括:
    • 功能验证: 确认核心功能(如即时问答、文档分析、深度研究)是否按预期工作。
    • 性能评估: 测试响应速度、处理能力等。
    • 兼容性检查: 验证在不同环境(如浏览器、文件格式)下的表现。
    • 稳定性测试: 评估长时间运行或高负载下的可靠性。
    • 用户体验: 关注交互流畅性、错误处理等。

2.3 测试概览

  • 测试类型: 列出主要测试类别(如功能测试、性能测试、兼容性测试、稳定性测试)。
  • 测试项数量: 统计每个测试类型下包含的具体测试用例数量(可用 [N] 表示)。
  • 通过率: 汇总测试结果(可用 [Y]% 表示)。
  • 备注: 简要说明关键发现或需注意点(如性能指标需补充)。

2.4 详细测试结果

  • 按功能模块或特性区域组织测试用例。
  • 每个模块/区域包含:
    • 平台配置信息 (可选但推荐): 记录测试时使用的关键配置(如模型版本、在线/离线状态、特定服务配置)。
    • 测试用例设计:
      • 功能描述: 清晰说明被测试的具体功能点。
      • 测试用例: 给出具体、可操作的测试输入或场景。
      • 测试步骤与范围: 详细描述执行测试的操作流程和覆盖范围。
      • 预期结果: 定义符合功能要求的、可衡量的预期输出或行为。
      • 评估是否符合预期: 记录实际测试结果是否满足预期(是/否)。
      • 备注: 记录测试中的观察、问题、截图证据或需要特别说明的情况(如异常处理、边界情况)。
    • 测试重复性要求: 对关键功能,建议设置重复测试次数(如5次)以减少随机性影响。

典型模块示例 (需根据实际Agent功能调整):

  • 核心功能模块测试 (P0):
    • 即时问答模式: 测试问题输入、答案质量、速度、多类型问题(专业、时效、知识库相关、模糊、异常)、上下文联系、长文本处理。
    • 文档分析模式: 测试多种文件格式支持、文件大小范围、多文件上传、损坏文件处理、解析与问答准确性。
    • 深度研究模式: 测试复杂任务创建与分解、过程展示、报告生成与下载、任务取消、输入边界值(极小/极大)、特定服务集成调用。
  • 历史记录功能测试: 测试记录查看、追溯、继续对话、任务状态管理(未完成/停止/完成)、删除功能。
  • 知识库功能测试: 测试知识库创建、列表刷新/搜索/删除、文件上传(格式支持、大小限制)、文件删除、在问答/研究模式中检索知识库内容。
  • 用户管理功能测试: 测试管理员权限开启/关闭、账户启用/禁用、用户同步、列表刷新、用户搜索。
  • 系统设置功能测试: 测试核心服务配置(保存、重置、连接测试)、新增服务配置。

2.5 专项测试

  • 并发测试: 模拟多用户同时使用不同功能,评估系统在高负载下的表现和稳定性。
  • 兼容性测试: 测试在不同浏览器、操作系统等环境下的功能一致性和界面表现。
  • 长时间运行测试: 持续运行核心功能(特别是资源密集型任务如深度研究),评估系统稳定性与资源管理。一般在两周以上
  • 其他专项: 如安全性测试、压力测试(极限用户数)等,根据需求添加。

3. 测试总结

  • 概括整体测试结果(通过率)。
  • 总结主要发现,包括通过的功能、未通过的功能及原因、性能表现、稳定性评估。
  • 指出存在的关键风险或待解决的问题。
  • 给出测试结论(如是否达到发布标准)。
  • 举例

  • 功能描述

    测试用例

    测试步骤、测试范围

    预期结果、评估

    是否符合预期

    备注

    即时问答

    输入一个即时研究问题,如“2026年AI市场趋势”“请对英伟达和AMD这两家公司及产品进行全方位的PK”

    1. 输入问题并提交

    2. 观察答案生成速度与质量

    生成结构化答案

    实时访问多渠道信息

    "本周股市行情分析"

    "人工智能对医疗行业的影响"

    "抵押贷款支持证券的提前还款风险模型"

    "公司几号发薪"

    1. 输入问题并提交

    2. 观察答案生成速度与质量

    信息渠道有本地知识库、专业数据库、新闻资讯、学术论文等

    专业领域的回答中能找到专业论文,时效性回答中包含实时数据,知识库相关的回答应优先基于知识库

    异常场景:难以回答的问题

    输入“我是谁”、“明天天气如何”

    1. 输入问题并提交

    2. 观察答案生成速度与质量

    系统应有提示,不应崩溃

    模糊的问题

    输入“苹果怎么样”

    1. 输入问题并提交

    2. 观察答案生成速度与质量

    能正常输出“苹果所指代的食物或品牌,并介绍相关信息”,是否全面视模型情况而定

    压力测试:模拟1000个用户同时提问

    脚本测试

    上下文联系

    第一轮:什么是区块链

    第二轮:它在供应链中的应用

    第一轮:给我推荐一部电影

    第二轮:这部电影的导演还执导过什么?

    第三轮:女主角的演员还演过什么

    第四轮:男主角的演员还演过什么

    第五轮:他们三个还有过哪些合作吗

    第六轮:汇总一下我们这几轮的的对话形成一份观影指南

    1. 输入第一轮问题并提交

    2. 答案生成后输入第二轮问题

    3. 观察答案生成质量

    第二轮回答应可以联系到第一轮的问答

    长文本提问

    1. 多次将长文本的问题输入

    2. 观察输出结果

    1. 对输入能正常分析无截断,且正常输出

    2. 且正常回答所提的问题


后续会更新测试用例、注意事项用作参考,需要可以关注我

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