Scenario

在开发 AI智能体的过程中，你是否遇到过这些问题？

• 修改提示词后，原本能完成的任务突然失败；
• 新增一个工具，却意外破坏了多轮对话的逻辑；
• 想验证 智能体 在复杂场景下的表现，但缺乏系统化的测试手段。

传统的单元测试难以覆盖智能体的非确定性行为，而人工测评又效率低下、不可复现。为此，Scenario 应运而生——一个专为 AI 智能体设计的仿真测试框架。

它不依赖固定数据集，也不绑定特定框架，而是通过模拟真实用户交互，对 智能体 进行端到端的行为验证，帮助你在迭代中守住质量底线。

什么是 Scenario？

Scenario 是一个基于仿真的智能体（Agent）测试框架，旨在解决 AI 智能体 开发中的核心挑战：

如何在动态、多轮、非确定性的环境中，确保 智能体 行为的一致性和可靠性？

它的核心能力是：

• ✅ 模拟用户行为，发起多轮对话；
• ✅ 在任意对话阶段插入评估逻辑；
• ✅ 验证 智能体 对边缘情况的处理能力；
• ✅ 支持与任何 LLM 评估体系集成。

无论你使用的是 LangChain、LlamaIndex、AutoGen，还是自研架构，只要实现一个 call() 方法，就能快速接入 Scenario。

目前支持语言：Python、TypeScript、Go

为什么需要专门的 智能体 测试框架？

传统软件测试基于确定性逻辑，而 AI 智能体 具有以下特性：

• 输出不可预测
• 决策路径依赖上下文
• 工具调用具有副作用
• 用户意图多样且模糊

这意味着，仅靠“输入-输出”比对无法有效衡量其质量。

Scenario 提供了一种更贴近实际运行环境的测试方式：通过仿真用户交互流程，在真实对话流中进行观察与判断。

这让你不仅能测“能不能跑”，还能测“跑得对不对”。

三层质量保障体系

Scenario 支持从底层到高层的完整测试闭环，帮助团队构建可信赖的 智能体 系统：

第一层：单元测试（Unit Testing）

验证 智能体 中各个组件的功能正确性：

• 工具函数能否正常调用？
• 参数解析是否准确？
• 外部 API 调用是否符合预期？

这是最基础的质量防线，适用于所有代码模块。

第二层：评估与优化（Evaluation & Tuning）

聚焦非确定性部分的性能度量：

• RAG 检索结果的相关性
• 提示词调整前后响应质量的变化
• 偏好模型（如 GRPO）下的行为一致性

Scenario 可对接任何评估框架（如 DeepEval、LangSmith、Argilla），支持自动化打分与对比分析。

第三层：代理仿真（智能体 Simulation）

这才是 Scenario 的核心优势所在。

通过预设多种用户行为模式，模拟真实交互场景：

• 正常流程：用户按预期顺序提问
• 中断插话：中途改变话题或提出澄清
• 边缘情况：提供模糊指令、错误信息或极端输入

例如：

用户：帮我订明天上午的会议室
→ 智能体 开始流程
用户：等等，改成下午吧
→ 测试 智能体 是否能正确中断并更新状态

这类复杂交互很难用静态测试覆盖，但却是用户体验的关键。

核心功能一览

🧪 真实行为测试

不同于 mock 或 stub，Scenario 调用的是你的 真实 智能体 实例，通过 call(prompt) 接口与其交互，捕捉其真实输出与状态流转。

🔍 多轮控制与中间评估

你可以在每一轮对话后插入断言，检查：

• 是否调用了正确的工具？
• 内部状态是否更新？
• 是否遗漏关键信息？

result = await scenario.step("我想查北京天气")
assert result.tool_calls[0].name == "get_weather"

⚙️ 框架无关设计

无需重构现有项目。只需实现一个简单的 call() 方法接口：

def call(self, messages: List[Dict]) -> str:
    # 接入你的 智能体 主逻辑
    return 智能体_response

即可将任意 智能体 接入测试流程。

📜 脚本化仿真（Scripted Simulation）

支持编写结构化测试脚本，精确控制用户行为序列：

test("reschedule meeting", async () => {
  await given.userSays("安排一个会议");
  await and.userSays("取消，我要改时间");
  await then.智能体Should("ask for new time");
});

适合回归测试与 CI/CD 集成。

🐞 调试模式（Interactive Debug Mode）

提供逐步执行能力，像调试普通程序一样查看每一步的输入、输出与决策路径，便于定位问题。

🔄 测试运行器集成

原生支持主流测试框架：

• JavaScript/TypeScript：Vitest、Jest
• Python：pytest
• Go：testing 包

可轻松嵌入现有 CI 流程，实现自动化回归检测。

适用场景

Scenario 特别适合以下类型的项目：

• 客服机器人：验证多轮对话连贯性
• 助手类 智能体：测试任务中断与恢复能力
• 自主规划 智能体：评估长期目标维持能力
• 多工具协同系统：检查工具调用顺序与条件判断

无论是初创团队做原型验证，还是大厂构建生产级 智能体，Scenario 都能成为你质量保障链路中的关键一环。