借助 LangGraph 对 Agent 进行测试

借助 LangGraph 对 Agent 进行测试
LangGraph 的状态流（Stateful Flow）特性使其成为测试复杂 Agent 系统的理想工具，尤其适用于需要模拟多轮交互、上下文依赖或动态决策的场景。以下是针对 Agent 测试的系统化方法，结合 LangGraph 的核心能力设计测试框架。

一、Agent 测试的核心挑战与 LangGraph 的适配性
挑战：
多轮交互：Agent 需在多轮对话中保持上下文一致性（如用户意图跟踪）。
动态决策：Agent 的行为需根据状态变化（如用户输入、环境反馈）动态调整。
边界条件：需覆盖异常输入、系统错误等边缘场景。
LangGraph 的适配性：
状态管理：通过 State 对象跟踪 Agent 的内部状态（如记忆、知识库）。
流程控制：用节点（Node）和边（Edge）模拟 Agent 的行为路径，支持条件分支。
可复用性：将测试用例拆解为模块化节点，便于组合和扩展。
二、基于 LangGraph 的 Agent 测试框架设计

1. 测试用例的节点化设计
   将 Agent 的测试场景拆解为以下节点类型：

输入节点（InputNode）：
模拟用户输入（如文本、API 请求）。
支持参数化输入（如随机生成无效输入、边界值）。
Agent 执行节点（AgentExecutionNode）：
调用 Agent 的核心逻辑（如调用 LLM API、执行工具链）。
捕获 Agent 的输出（响应文本、操作指令）。
验