Agent评测新手入门：从零搭建高效评测系统的实践指南

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在开发 AI Agent 时，很多开发者会陷入 ” 能跑就行 ” 的误区。直到项目后期才发现：

测试用例覆盖率不足，上线后频繁出现边界情况错误
不同版本的改进无法量化比较（比如响应速度提升 10% 还是 30%）
人工测试耗时耗力，每次代码变更都要重复测试

功能正确性(Functional Correctness)：通过单元测试验证核心逻辑
示例：对话 Agent 的意图识别准确率
计算公式：正确响应数 / 总测试数
响应延迟(Latency)：从请求发出到收到完整响应的时间
注意区分网络延迟和纯计算延迟
建议使用百分位数（P50/P95/P99）

容错性(Fault Tolerance)：输入异常时的表现
测试用例应包含：乱码输入、超长文本、敏感词等
多轮交互能力：连续对话中的上下文保持
可设计 ” 对话深度 ” 测试（如 10 轮后是否还能记住初始话题）

推荐使用 pytest + requests 组合：

# conftest.py 基础配置
import pytest
from your_agent import Agent

@pytest.fixture
def test_agent():
    # 每个测试用例独立的 Agent 实例
    return Agent(env="test")

# test_functional.py
class TestBasicFunction:
    """功能正确性测试集"""

    def test_intent_recognition(self, test_agent):
        """意图识别准确率测试"""
        test_cases = [("帮我订机票", "book_flight"),
            ("明天的天气", "check_weather")
        ]

        for query, expected in test_cases:
            resp = test_agent.process(query)
            assert resp["intent"] == expected

# test_performance.py
import time
import statistics

class TestLatency:
    """响应延迟测试"""

    def test_average_latency(self, test_agent):
        latencies = []
        test_queries = ["hello", "what's your name?"] * 100

        for query in test_queries:
            start = time.perf_counter()
            _ = test_agent.process(query)
            latencies.append(time.perf_counter() - start)

        print(f"P50: {statistics.median(latencies):.3f}s")
        assert statistics.median(latencies) < 0.5  # 设置合理阈值