基于LangGraph的Agent测试方案与过程

基于LangGraph的Agent测试方案与过程
一、测试目标
功能验证：确保Agent能正确理解用户意图并生成合理回复。
性能评估：测试响应时间、并发处理能力及资源占用。
鲁棒性测试：验证Agent对异常输入（如乱码、无意义问题）的处理能力。
场景化覆盖：模拟真实业务场景（如客服、知识问答）的对话流程。
二、测试方案

1. 测试类型与工具
   测试类型 测试方法 工具/框架
   单元测试 测试Agent的独立模块（如意图识别、回复生成） pytest（Python）、unittest
   集成测试 测试Agent与外部系统（如数据库、API）的交互 Postman、自定义Mock服务
   端到端测试 模拟完整对话流程 Selenium（Web界面）、自定义脚本
   压力测试 高并发场景下的性能测试 Locust、JMeter
   安全测试 输入验证、数据加密 OWASP ZAP、Burp Suite

2. 测试流程
   准备阶段
   定义测试用例（正常/异常输入、场景化对话）。
   搭建测试环境（Mock外部依赖、配置LangGraph参数）。
   执行阶段
   自动化执行测试用例，记录响应时间、错误日志。
   分析阶段
   统计测试覆盖率、生成性能报告（如响应时间分布图）。
   优化阶段
   根据测试结果调整Agent逻辑（如优化意图识别规则）。
   三、测试过程与用例

3. 单元测试：意图识别模块
   测试用例1：用户意图分类

输入：“我想订一张明天去北京的机票”
预期输出：意图为flight_booking，提取关键信息（日期：明天，目的地：北京）。
测试方法：

python
def