AI工具网消息，LambdaTest 宣布推出其代理到代理测试平台的私人测试版，该平台旨在验证和评估 AI 代理。
该平台的目标是越来越多地部署人工智能代理来支持客户体验和运营的企业，因为组织寻求可靠的自动化工具，旨在处理人工智能驱动系统的复杂性。
需要新的测试方法
人工智能代理与用户和系统动态交互，导致不可预测性，挑战了传统的软件测试方法。事实证明，在这些情况下确保可靠性和性能很困难，特别是当无法轻松提前预测人工智能系统的行为时，传统的测试工具就存在不足。
LambdaTest 的代理到代理测试旨在通过使用利用大型语言模型进行严格评估的多代理系统来应对这些挑战。该平台旨在促进人工智能代理中对话流程、意图识别、语气一致性和复杂推理等领域的验证。
多模态分析和更广泛的覆盖范围
使用该平台的团队可以上传各种格式的需求文档，包括文本、图像、音频和视频。该系统执行多模态分析以自动生成测试场景，旨在模拟可能对被测 AI 代理构成挑战的真实世界环境。
每个生成的方案都包括验证条件和预期响应。这些是在 LambdaTest 的测试编排云 HyperExecute 中进行评估的，据报道，与标准自动化网格相比，该云的测试执行速度提高了 70%。
该平台还跟踪偏见、完整性和幻觉等指标，使团队能够评估人工智能代理绩效的整体质量。
代理 AI 和 GenAI 的集成
代理对代理测试结合了代理人工智能和生成式人工智能技术来生成真实场景，例如验证代理的个性语气和数据隐私考虑。与现有工具相比，系统执行这些测试用例的目标是提供更多样化和更广泛的覆盖范围。
与单代理系统不同，LambdaTest 的方法采用了多个大型语言模型。这些支持更深入的推理和生成更全面的测试套件，旨在对各种人工智能应用程序行为进行详细验证。
“你部署的每个 AI 代理都是独一无二的，这既是它最大的优势，也是它最大的风险！随着人工智能应用程序变得越来越复杂，传统的测试方法根本无法跟上人工智能代理的动态特性。我们的代理到代理测试平台像真实用户一样思考，生成智能、上下文感知的测试场景，模仿您的人工智能可能遇到的现实情况。每个测试都有明确的验证检查点和我们期望看到的响应，“LambdaTest 首席执行官兼联合创始人 Asad Khan 说。
对测试速度和团队资源的影响
LambdaTest 表示，采用代理到代理测试的企业将受益于更快速的测试创建、改进的人工智能代理评估以及缩短的测试周期。该公司报告称，通过该平台的多代理系统，测试覆盖率增加了五到十倍，从而更详细地了解了人工智能代理在实践中的表现。
与 HyperExecute 系统的集成旨在为开发团队提供测试结果的快速反馈，有助于缩短测试和产品迭代之间的间隔。自动化流程还旨在减少对手动质量保证的依赖，从而对成本效率产生影响。
该平台包括 15 种不同的人工智能测试代理，涵盖安全研究和合规性验证等领域。LambdaTest 表示，这是为了确保部署的 AI 代理满足稳健性、安全性和可靠性的要求。
该公司的代理到代理测试技术反映了软件测试领域为应对人工智能在关键业务系统中越来越多地使用而带来的动态和不断变化的风险所做的持续努力。