AI智能体测试方法
探究AI智能体（AI Agent）与传统确定性软件测试的本质差异。传统测试关注“输入A，必然输出B”；而AI智能体具备自主规划、工具调用、长期记忆和非确定性生成能力，这使其测试维度更广、复杂度更高。构建一个成熟的AI智能体测试体系，需从核心能力评测、工程链路监控及安全护栏测试三个维度入手。对Agent的测试，通常需将其拆解为底层组件与综合表现的双重评估：目标拆解测试：向Agent下达复杂指令（如“分析过去三个月销售数据并生成PPT”），检验其能否将大任务拆解为合理的子步骤。反思与纠错：当工具调用出错（如A
AI-7D-SATS技术架构揭秘：混合模式如何兼顾稳定与智能
本文档旨在向关注AI-7D-SATS技术路线的合作伙伴、客户及技术决策者说明架构选型背后的考量。AI热潮席卷之下，每位技术从业者都被问过同样的问题："你们用AI了吗？"然而"用AI"三个字背后，实际上涵盖了四种截然不同的实现路径。正如出行方式多样，步行、骑车、公交、驾车都能抵达终点，但成本与体验差异显著。选型不当，轻则资源浪费，重则引发事故。AI-7D-SATS定位为性能测试智能应用，核心能力是辅助用户完成从"需求解读"到"压测运行"再到&#