基于LangGraph的Agent测试方案与过程

最新推荐文章于 2025-11-05 08:49:40 发布
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#人工智能

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
最低0.47元/天 解锁文章
《大模型 Agent 应用实战指南》第8章：Agent 测试策略与评估
学习，输出==》再学习再输出
06-30 228
单元测试是对软件中最小可测试单元（如函数、方法、类）进行的独立测试，旨在验证其功能是否按预期工作。在 Agent 语境下，这些“单元”通常是 Agent 内部的各个组件。
AI测试入门：RAG、Agent、Chatbot 类AI应用的评估体系&测试方法详解
blues_C的博客
05-16 1258
本文探讨了AI测试与传统软件测试的区别，并详细介绍了RAG、Agent和Chatbot三类AI应用的核心测试理念和评估指标。通过系统化的测试方法，可以有效评估和提升AI应用的质量与可靠性。
构建一个测试助手Agent：提升测试效率的实践
ChengFengTech的博客
02-04 925
一个好的测试助手Agent不仅要能生成测试用例,更要理解测试的本质,帮助测试团队提升测试效率和质量。它就像一个经验丰富的测试专家,在合适的时候给出恰当的建议。在下一篇文章中,我会讲解如何开发一个翻译助手Agent。如果你对测试助手Agent的开发有什么想法,欢迎在评论区交流。
Agent辅助测试进行接口测试
最新发布
我是一名在测试领域扎根15年+的“老匠人”
11-05 858
效率提升：核心环节耗时减少80%-97%，全流程自动化率达90%+；质量保障：参数覆盖率从70%→100%，缺陷定位准确率从60%→90%；资源优化：回归用例减少80%，人力投入降低70%。落地时需重点关注“接口依赖图谱构建”“动态参数规则配置”“缺陷知识库迭代”三大基础能力，确保Agent适配复杂业务场景。
如何测试agent程序
nyhuamei30的博客
07-14 1187
我们已经有了agent，下面我们测试一下。测试需要有一个目标JVM，所以我们简单模拟一个，具体如下： public class TestMain { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { System.out.println("JVMTI agent Test start"
java agent 性能测试,开源性能测试工具大比武
weixin_34792546的博客
03-11 383
# -*- coding = utf-8 -*-from locust import HttpLocust, TaskSet, taskimport hashlibimport requests# 测试环境Web域名web_host = 'https://testdingtalk3.xbongbong.com'# 登录Web时请求的URL, 每次操作钉钉重新登录时会变化,切记web_login_u...
基于LangGraph的Open Deep Research架构全解析：从多Agent协作到企业级落地
fudaihb的博客
07-22 1071
本文探讨了基于LangGraph框架构建开源自主研究型智能体的方法。该系统采用多Agent协作范式，通过状态机模型实现研究流程精准控制，包含查询生成、并行搜索、反思优化和报告综合五个阶段。相比闭源方案，该架构支持动态模型路由、安全沙箱和成本优化策略，在医疗和金融等场景中实现自动化研究任务。实验显示其性能接近商业系统而成本显著降低。未来将向多模态研究、联邦协作和硬件加速方向演进，推动开源生态在AI研究领域的创新应用。
实战BI分析系统：基于LangGraph构建多Agent数据处理流水线
聚客AI官方优快云博客
10-11 929
本文探讨了从单智能体转向多智能体系统的必要性及实现方法。单智能体在复杂任务中存在工具选择困难、上下文爆炸和角色迷失三大痛点，而多智能体系统通过专业化分工、模块化设计和可控性协作能有效解决这些问题。文章重点介绍了利用LangGraph框架构建多智能体系统的技术方案，包括子图状态共享机制和Network架构实现，并通过BI数据分析系统的实战案例展示了智能体间协作流程。最后强调了生产部署中需关注的安全性、可观测性和性能优化等关键因素。
LangGraph react agent 执行过程原理详解
AI天才研究院
10-15 1556
三、节点级行为agent 节点（call_model）① 接收当前 state。② 把系统提示（system_prompt）拼到 messages 最前面：“你是助手，可用工具 xxx，尽量调用后再回答。③ 调用 ChatOpenAI（或任意支持 function-calling 的模型）。④ 返回 {“messages”: [response]} —— 若模型想调用工具，response 里会带 tool_calls 列表。tools 节点（ToolNode）
LangGraph--Agent常见的模式6（总结）
进击的菜鸟
06-18 3201
此工作流程非常适合于无法预测所需子任务的复杂任务（例如，在编码中，需要更改的文件数以及每个文件中更改的性质可能取决于任务）。虽然它在拓扑上相似，但与并行化的主要区别在于它的灵活性 — 子任务不是预定义的，而是由编排器根据特定输入确定的。这两个应用程序都说明了代理如何为需要对话和行动的任务增加最大价值，具有明确的成功标准，启用反馈循环，并集成有意义的人工监督。当需要更高的复杂性时，工作流为定义明确的任务提供可预测性和一致性，而当需要大规模的灵活性和模型驱动的决策时，代理是更好的选择。设身处地为模特着想。
您的智能测试助理来了！蚂蚁TestAgent开源，快来体验！
伤心的辣条
10-25 1846
什么是TestAgent？TestAgent 旨在构建测试领域的“智能体”，融合大模型和质量领域工程化技术，促进质量技术代系升级。我们期望和社区成员一起合作，打造创新的测试领域解决方案，构建24小时在线的测试助理服务，让测试如丝般顺滑。
Agent-S单元测试：测试用例编写与执行
gitblog_00098的博客
09-01 761
Agent-S是一个开源的Agent-Computer Interface（ACI，代理-计算机接口）框架，旨在让AI代理能够像人类一样使用计算机。随着项目规模的扩大，建立完善的单元测试体系对于保证代码质量、防止回归错误至关重要。本文将详细介绍Agent-S项目的单元测试编写与执行方法。 ## 测试环境搭建 ### 依赖安装 首先需要安装测试相关的依赖包： ```bash pip inst...
Agent开发与测试
Abmaj7的博客
12-01 1274
人类反馈：让大模型主动征求人类对场景的反馈能力，然后代理将人类的反馈加入到提示中，从而实现更加明智的规划和推理。1）外部工具：各种Tool，比如知识数据库，比如搜索引擎，比如HTTP工具，比如计算器，比如地图工具，图表工具等等。-模型反馈：类似于ReAct的自我完善机制，即输出-反馈-完善不断重复，直到达到某些理想的条件。一般存储稳定的知识。主观评价：人工注释，图灵测试（看人类能否区分代理和人类生成的结果，若不能，说明效果好）相当于对话的上下文（历史会话），一般会作为LLM的提示，充当代理的短期记忆。
【亲测免费】 探秘AI测试助手：Test-Agent，智能化测试的新纪元
gitblog_00090的博客
04-18 1350
在软件开发领域，自动化测试是确保代码质量的关键环节。 是一个由CodeFuse AI团队倾力打造的智能测试工具，它利用先进的机器学习技术和自然语言处理技术，为开发者提供了一种高效、便捷的自动化测试解决方案。 ## 技术解析 **1. 机器学习模型** Test-Agent的核心在于其内置的机器学习模型，该模型经过大量的训练数据洗礼，能够理解和生成针对特定代码的测试用例。这不仅提高了测试覆盖率...
基于大模型的Agent进行测试评估的3种方案
2401_85325557的博客
06-27 1996
我的新书[《LangChain编程从入门到实践》]已经开售！推荐正在学习AI应用开发的朋友购买阅读，本书围绕 LangChain 梳理了AI时代开发范式的转变，除了LangChain，还涉及其他诸如 LIamaIndex、AutoGen、AutoGPT、Semantic Kernel等热门开发框架。
智能Agent在测试的实践与应用
weixin_45727359的博客
11-13 583
智能体在软件测试领域的实践主要体现在以下几个方面：自动化测试脚本生成：利用机器学习算法，可以根据少量的示例用例自动生成大量的测试脚本，减少了人工编写和维护的成本。缺陷预测与定位：通过分析历史数据，AI模型能够预测软件中潜在的缺陷位置，帮助测试人员更有针对性地进行测试。性能测试优化：AI可以模拟不同的用户行为模式，对系统进行压力测试，从而更准确地评估软件的性能表现。自然语言处理（NLP）：在测试自动...
AI Agent智能体落地应用测试，一句话即可操控它执行工作
SHIZAIZHINENG的博客
08-02 1108
在软件应用中，软件代理或智能代理，是一种能够自主执行任务或做出决策的计算机程序。它们可以用于自动化任务、个性化推荐、数据分析等，这一类的桌面应用称之为Agent。如Siri、Alexa、Google Assistant等，它们能够理解用户需求，提供帮助。
LangGraph Agent 如何集成 RAGFlow Agent ?
06-26
<think>我们正在讨论如何将RAGFlowAgent集成到LangGraphAgent中。根据引用[1]和[2]，LangGraph是一个用于构建复杂任务规划与执行Agent的框架，而RAGFlow则是一个专注于RAG（检索增强生成）的Agent。集成的主要目的是让LangGraphAgent能够利用RAGFlow的检索能力来获取外部知识，从而更好地完成复杂任务。步骤概述：1.**理解LangGraph和RAGFlow的架构**：-LangGraph基于状态机（statemachine）协调多个Agent或工具，通过节点（nodes）和边（edges）定义工作流[^1]。-RAGFlowAgent提供文档检索能力，通过向量库查询返回与用户问题相关的文档片段。2.**设计集成方案**：-将RAGFlowAgent封装为LangGraph的一个工具（Tool）或节点（Node），使其可以被LangGraph的工作流调用。-在LangGraph的状态中设计一个字段（例如`knowledge`）来存储RAGFlow检索的结果。3.**具体步骤**：**步骤1:封装RAGFlowAgent为LangGraph工具**-使用LangGraph的`ToolNode`或自定义节点，将RAGFlow的检索功能封装成一个可调用的函数。例如：```pythonfromlanggraph.prebuiltimportToolNodedefragflow_retriever(query:str)->str:#调用RAGFlow的API或SDK进行检索results=ragflow_client.query(query)returnresults[0].content#返回最相关的片段```然后将其包装为ToolNode：```pythonragflow_tool=ToolNode([ragflow_retriever])```**步骤2:在LangGraph工作流中定义节点和边**-创建两个节点：一个主Agent节点（负责规划）和RAGFlow工具节点。-根据任务需求，设计边（条件边或普通边）来决定何时调用RAGFlow工具。例如，工作流可以这样设计：```mermaidgraphLRA(开始)-->B[主Agent]B-->C{是否需要知识？}C-->|是|D[RAGFlow工具节点]C-->|否|F[其他工具节点]D-->E[更新状态中的知识字段]E-->BF-->B```**步骤3:状态设计**-定义LangGraph的状态（State），其中包含当前任务信息、历史消息、以及检索到的知识。例如：```pythonfromtypingimportTypedDict,List,Annotatedfromlanggraph.graph.messageimportadd_messagesclassState(TypedDict):messages:Annotated[List[dict],add_messages]#对话消息历史knowledge:str#存储RAGFlow检索到的知识```**步骤4:主Agent的提示词设计**-在主Agent的提示词中，加入指令，使其在需要外部知识时主动调用RAGFlow工具。例如："当你需要查询特定文档（如产品手册、技术文档）时，请调用RAGFlow检索工具。"**步骤5:处理RAGFlow返回结果**-在RAGFlow工具节点被调用后，将检索结果更新到状态中，并作为上下文传递给主Agent的下一次调用。4.**关键问题处理**：-**多跳检索**：如果任务需要多次检索（例如先查A文档再查B文档），LangGraph的状态机可以循环调用RAGFlow节点，每次根据前一次的结果调整查询。-**错误处理**：在边条件中设置超时或重试机制，避免RAGFlow服务不可用导致整个工作流中断。5.**部署与测试**：-使用LangGraph的`compile`方法编译工作流，并部署为API服务。-设计测试用例：验证简单检索任务和需要多步检索的复杂任务。注意：实际集成时，需要根据RAGFlow提供的API或SDK调整调用方式。如果RAGFlow有特定的认证或参数，需要在封装函数中处理。通过以上步骤，LangGraphAgent就可以在复杂任务执行过程中，动态调用RAGFlowAgent获取外部知识，从而增强其回答的准确性和信息量。相关问题：1.如何在LangGraph中处理RAGFlow检索失败的情况？2.LangGraphAgent如何协调多个RAGFlow实例进行并行检索？3.如何优化RAGFlow在LangGraph工作流中的调用频率以避免性能瓶颈？4.在LangGraph中如何实现RAGFlow检索结果的缓存机制？5.如何评估集成RAGFlow后LangGraphAgent的性能提升？</think>### LangGraph Agent 集成 RAGFlow Agent 的方法与步骤 #### 一、核心集成原理 通过 LangGraph 的**状态机架构**协调 RAGFlow 作为工具节点，实现： 1. **知识检索**：RAGFlow 作为专用检索节点处理文档查询 2. **任务编排**：LangGraph 控制多步骤工作流$$ \text{State} \rightarrow \text{Decision} \rightarrow \text{Action} $$ 3. **数据传递**：LangGraph 状态对象传递检索结果$ \text{state}[\text{"knowledge"}] = \text{RAGFlow\_output} $[^1] #### 二、详细集成步骤 ```mermaid graph TB A[LangGraph初始化] --> B[定义状态机] B --> C[创建RAGFlow工具节点] C --> D[构建工作流决策逻辑] D --> E[配置异常处理] E --> F[部署集成系统] ``` ##### 步骤1：环境准备 ```python # 安装核心库 pip install langgraph ragflow-sdk # 环境变量配置（RAGFlow API密钥） import os os.environ["RAGFLOW_API_KEY"] = "your_api_key" ``` ##### 步骤2：定义状态对象 ```python from typing import TypedDict, Annotated from langgraph.graph.message import add_messages class AgentState(TypedDict): user_query: str knowledge: Annotated[list, add_messages] # 存储RAGFlow检索结果 tool_calls: dict # 工具调用记录 ``` ##### 步骤3：创建RAGFlow工具节点 ```python from langgraph.prebuilt import ToolNode from ragflow import RAGClient def ragflow_retriever(query: str): client = RAGClient(endpoint="https://api.ragflow.com") return client.query( query=query, top_k=3, score_threshold=0.7 ) # 封装为LangGraph节点 ragflow_node = ToolNode([ragflow_retriever]) ``` ##### 步骤4：构建工作流 ```python from langgraph.graph import END, StateGraph # 初始化状态机 workflow = StateGraph(AgentState) # 添加节点 workflow.add_node("retriever", ragflow_node) # RAGFlow节点 workflow.add_node("llm_processor", llm_agent) # 假设已定义LLM处理节点 # 设置边条件 def should_retrieve(state): return "需要文档检索" in state["user_query"] # 基于语义判断 workflow.add_conditional_edges( "start", should_retrieve, { True: "retriever", False: "llm_processor" } ) # 连接节点 workflow.add_edge("retriever", "llm_processor") # 检索结果传递给LLM workflow.add_edge("llm_processor", END) # 编译工作流 app = workflow.compile() ``` ##### 步骤5：执行集成系统 ```python # 运行示例 inputs = {"user_query": "解析2024年Q3财报中的$EBITDA$数据"} result = app.invoke(inputs) # 输出结构 { "user_query": "...", "knowledge": [ {"document": "2024_Q3_Report.pdf", "text": "EBITDA达到$5.2B...", "score": 0.85}, ... ], "tool_calls": {"retriever_calls": 1} } ``` #### 三、关键优化点 1. **混合检索策略**： ```python # 在ragflow_retriever中增加关键词过滤 client.query(..., filter_rules={"date": "2024-07~2024-09"}) ``` 2. **结果缓存机制**： ```python from langgraph.checkpoint import MemorySaver workflow = StateGraph(AgentState, checkpoint=MemorySaver()) ``` 3. **动态分块控制**： ```python # 根据查询类型调整分块策略 if "表格" in query: chunk_mode = "TABLE" elif "公式" in query: chunk_mode = "LATEX" ``` #### 四、常见问题解决方案 | 问题类型 | 解决方案 | |---------|----------| | 检索超时 | 设置`timeout=10.0`并添加重试机制 | | 结果碎片化 | 在LLM节点添加结果聚合提示词 | | 权限控制 | 集成前校验`state["user_role"]` | | 版本冲突 | 使用容器化部署隔离环境 | #### 五、性能评估指标 $$ \text{Acc} = \frac{\text{正确检索次数}}{\text{总调用次数}} \times 100\% $$ $$ \text{Latency} = t_{\text{ragflow}} + t_{\text{langgraph}} $$ 建议基准： - 准确率 > 85% - 平均延迟 < 2.5s --- ### 相关问题 1. 如何优化 LangGraph 中 RAGFlow 节点的检索精度？ 2. 在资源受限环境下如何降低 RAGFlow+LangGraph 的内存消耗？ 3. LangGraph 如何协调多个 RAGFlow 实例实现负载均衡？ 4. 如何设计 RAGFlow 检索结果的缓存策略以提升性能？ 5. LangGraph 工作流中如何处理 RAGFlow 的增量更新需求？
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