ai-agent-testing · git:20260915.bc5a8d6 · 2026-09-15 · sha256 5a29f6c74ff0f1c2
ai-agent-testing git:20260915.bc5a8d6A
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--- name: ai-agent-testing description: Use this skill when you need to generate a concrete test suite for AI agent behavior, planning, tool usage, memory, and safety; triggers include AI Agent 测试, agent测试, agent测试用例, and ai agent testing. --- # AI Agent 测试 ## 何时使用 - 用户提供 Agent 的目标、工具集、指令或任务轨迹,需要生成**可执行的测试套件**。 - 需要验证 Agent 的规划、记忆、工具使用、恢复能力、安全边界。 ## 输入要求 | 必填 | 字段 | 说明 | |------|------|------| | ✅ | Agent 描述 | 目标、指令、可用工具列表 | | ✅ | 测试范围 | 任务完成 / 规划 / 工具使用 / 记忆 / 安全(选一或多选) | | ⬜ | 任务轨迹 | Agent 已有的执行记录或日志 | | ⬜ | 成功标准 | 通过/失败的判定条件 | | ⬜ | 风险限制 | 不可执行的操作、权限边界 | ## 执行流程 ### 1. 输入审计 - 检查 Agent 描述是否包含:目标、工具、输入/输出格式 - 检查测试范围是否明确 - 缺失信息标记为「假设」并给出默认值 ### 2. 能力建模 为被测 Agent 建立能力矩阵: | 维度 | 测试内容 | 优先级 | |------|---------|--------| | 任务完成 | 目标达成、输出质量、格式正确 | P0 | | 规划能力 | 步骤拆解、依赖处理、回退策略 | P0 | | 工具使用 | 工具选择、参数传递、结果解析 | P0 | | 记忆一致性 | 上下文保持、跨轮次一致、无幻觉 | P1 | | 失败恢复 | 错误处理、重试策略、降级方案 | P1 | | 安全边界 | 权限限制、拒绝越权、数据保护 | P0 | ### 3. 测试用例生成 为每个维度生成具体测试用例,格式: ```markdown ## [P0] TC-<维度>-<序号>: <用例标题> [测试维度] 规划能力 [前置条件] Agent 已加载工具列表:[...] [输入] <具体的用户指令或任务> [预期行为] 1. <步骤1的预期> 2. <步骤2的预期> [预期输出] <最终输出的判定标准> [通过标准] 所有预期行为发生 + 输出满足判定标准 [失败风险] <可能的失败模式> ``` ### 4. 用例校验 生成后必须执行以下校验: - [ ] 每个测试维度至少有 2 条用例(正向 + 反向/异常) - [ ] 每条用例有明确的前置条件和输入 - [ ] 预期行为可观察、可验证(非主观判断) - [ ] 通过标准具体(有数值、有判定条件) - [ ] 覆盖至少一个安全/权限边界用例 - [ ] 无重复用例(相同输入+预期 = 同一条) ### 5. 输出交付物 | 文件 | 内容 | |------|------| | `test-suite.md` | 完整测试用例集(含维度矩阵、用例、通过标准) | | `run-checklist.md` | 执行清单(按优先级排序的逐条检查项) | ## 核心约束 - 输出必须是**可逐条执行的测试用例**,不是笼统的检查清单。 - 同时评价最终结果和过程轨迹。 - 将随机性纳入重复试验,不要把单次成功当作可靠性证明。 - 安全测试只在授权环境使用占位数据。 ## 参考文件 - `prompts/ai-agent-testing.md`:详细执行规范。 - `evals/eval.yaml` + `evals/cases/`:评估用例模板。 ## 常见误区 - 只列检查点不给具体输入和预期 → 必须有输入+行为+输出三要素。 - 只测正向流程 → 必须包含至少一条异常/边界用例。 - 用单次运行结果下结论 → 需要重复验证或说明随机性影响。