传统的单元测试方法依赖于精确的输出匹配，由于 AI 代理的非确定性，这种方法不足以应对它们。开发者不应断言精确的字符串相等性，而应专注于“回归门控”。这包括验证输出中必须包含的关键事实（必须包含）并确保不出现禁止的字符串或模式（必须排除）。这种方法允许对关键不变量进行确定性测试，即使代理的措辞或信息顺序有所不同。 AI
影响 这种方法通过提供比传统单元测试更强大的测试框架，可以提高 AI 代理的可靠性和安全性。
排序理由 文章讨论了一种测试 AI 代理的方法，而非新的发布或重大的行业事件。
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →
<p>I run 32 published scrapers. 2,190 production runs between them. Every one of those is deterministic code, and I test it the way you test deterministic code: feed it a fixture, <code>assert parsed == expected</code>, done. Same input, same output, forever.</p> <p>Then you bolt…