Особенности тестирования агентных систем
A@ai_drivenAI-инженер
1 месРазбор проблем при разработке агентных систем, важность e2e-тестирования и агентных JIT-тестов для выявления неочевидных багов.
Агентные системы требуют новых подходов к тестированию из-за непредсказуемости поведения моделей.
- Стандартные методы тестирования ПО недостаточны для агентных пайплайнов.
- Использование агентов для тестирования других агентов (evals) становится стандартом индустрии.
- Необходим глубокий анализ ошибок на каждом этапе агентного пайплайна для предотвращения дефектов в продакшене.
Нелепости агентов
Агентная разработка - веселая штука конечно. Вот планируешь и кодишь несколько дней с Астрой, Фейблом и Опусом, а потом на e2e вот такое вот выясняется (см. скрин и пояснения в конце). И это прям системная история - 99% получается хорошо и правдоподобно, а в каком-то неожиданном месте
Но справедливости ради - это был сложный и огромный кусок работы на десятки тысяч строк кода, хоть и делался в лучших традициях SDD с хорошим планом.
Выводы?
1. Делайте e2e тесты - причем как классические через условный Playwright / XCUIAutomation и тд, так и агентные "JIT" тесты - когда агент сам запускает вашу систему в около продовых условиях и ведет себя как Manual QA.
2. Рефлексируйте - если все-таки что-то вылезло несмотря на все ваши пятьсон уровней гардрейлов, обязательно ищите источник проблемы - то есть, в какой момент вашей даркфактори агентного пайплайна вылеза ошибка и как она вообще дошла до live e2e.
* Контекст: я разрабатываю агентный интерфейс к одному из своих проектов (в данном случае - это MCP + skill) и вот там оказалось, что ответ в во всех MCP инструментах просто дублируется (структурированный + обычный текст) - абсолютно комичный дефект, который добрался аж до финальной стадии верификации. Live e2e же там устроен так, что сильный агент тестирует другого агента на предмет того, как тот справляется с задачами из юз кейсов - и то, как быстро он справляется, и сколько токенов у него на задачу уходит. Это, кстати, правильный подход и к evals скиллов тоже.
Если тоже сталкивались с подобными нелепостями агентов - расскажите в комментариях что это было и как боролись.
@ai_driven

Кратко (AI)
Автор делится опытом разработки агентных систем, отмечая, что даже при использовании продвинутых моделей возникают неожиданные ошибки. В качестве решения предлагается внедрение классических e2e-тестов и агентных «JIT»-тестов, где один агент проверяет работу другого в условиях, приближенных к реальным.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖