LangGraph AI 系统测试与高可用保障体系

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#人工智能 #log4j #java

LangGraph AI 系统测试与高可用保障体系

LangGraph 应用的测试和高可用保障需要系统化方法，以下从测试策略到生产保障的完整方案：

一、LangGraph 测试金字塔模型

1. 节点单元测试

# 测试工具节点
def test_tool_node():
    state = {
   
   "input": "查询北京天气"}
    result = tool_node(state)
    assert "temperature" in result
    assert isinstance(result["temperature"], float)

# 测试LLM节点
from unittest.mock import MagicMock

def test_llm_node(monkeypatch):
    mock_llm = MagicMock()
    mock_llm.invoke.return_value = "晴天，25℃"
    monkeypatch.setattr("app.llm", mock_llm)
    
    state = {
   
   "messages": [HumanMessage("北京天气")]}
    result = llm_node(state)
    assert "晴天" in result["response"]

2. 工作流集成测试

def test_weather_workflow():
    # 模拟完整工作流
    app = build_weather_graph()
    inputs = {
   
   "location": "北京", "unit": "celsius"}
    result = app.invoke(inputs)
    
    # 验证输出结构
    assert "weather" in result
    assert "temperature" in result["weather"]
    assert "unit" in result["weather"]
    
    # 验证执行路径
    tracer = get_trace_log(result)
    assert "location_validation" in tracer
    assert "weather_api_call" in tracer

二、端到端测试策略

1. 真实场景测试框架

# conftest.py
@pytest.fixture
def production_graph():
    return compile_production_graph()

# test_e2e.py
@pytest.mark.parametrize("input,expected", [
    ({
   
   "query": "北京天气"}, {
   
   "contains": ["温度"]}),
    ({
   
   "query": "股票AAPL"}, {
   
   "contains": ["Apple"]}),
    ({
   
   "query": "无效指令"}, {
   
   "error_type": "InvalidInput"})
])
def test_full_workflow(production_graph, input, expected):
    result = production_graph.invoke(input)
    
    if "contains" in expected: