构建一个强大的测试集对于评估AI代理至关重要，因为它提供了在模型和框架变更中得以保留的持久的地面真实。一个全面的测试集应包括代表性场景、边缘情况以及所有已知失败，每项都配有明确的判断或预期结果。最有效的测试用例源自真实用户交互，特别是那些导致失败的交互，并辅以合成用例来覆盖未遇到的情况。 AI
影响 有效的测试方法对于AI代理的可靠部署和改进至关重要。
排序理由 该项目讨论了为AI代理构建测试集的最佳实践，这是一个工具/方法论主题。
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<p><strong>The single most valuable thing you'll build isn't the agent — it's the test set you evaluate it against.</strong> It's the ground truth every version is measured on, and it survives model swaps, framework changes, and rewrites.</p> <p><strong>Start with ten real cases,…