AI 智能体（Agent）的本地化部署测试不再仅仅是简单的“问答对齐”，而是演变为一套针对推理逻辑、工具调用、系统性能和数据安全的全方位压力评估。
以下是为您整理的本地化智能体测试标准方案：
- 核心评估维度
A. 任务成功率 (Task Success Rate)
这是衡量 Agent 价值的终极指标。
端到端成功率 (Pass@1)： 在不人工干预的情况下，智能体从接收指令到最终完成任务（如：生成一份周报并自动保存到指定文件夹）的比例。
进度率 (Progress Rate)： 对于多步骤的长任务，衡量 Agent 完成了多少子目标。例如，任务有 5 步，Agent 停在第 4 步，其进度率为 80%。
B. 推理逻辑与工具调用 (Reasoning & Tool Use)
本地智能体通常需要操作本地 API 或数据库。
工具选择准确度： Agent 是否在需要查数据时选择了数据库插件，而不是胡乱猜测。
参数构造准确率： 调用本地函数时，提取的参数（如日期格式、文件名）是否完全符合接口要求。
轨迹一致性 (Trajectory Match)： 观察 Agent 的思维链（CoT）是否合乎逻辑，是否存在“虽然结果对了，但过程全错”的瞎蒙情况。
C. 本地性能指标 (System Efficiency)
由于是本地部署，硬件资源的利用效率至关重要。
首字延迟 (TPOT)： 用户输入后，Agent 反应的第一秒是否丝滑（通常要求在 200ms 以内）。
吞吐量 (Tokens/s)： 尤其是在处理长文档（RAG）时，本地显卡的推理速度是否达标。
显存稳定性： 长时间多轮对话后，是否存在显存溢出或内存泄漏的情况。
D. 安全与合规性 (Safety & Privacy)
本地数据隔离测试： 确保 Agent 不会越权读取非授权的本地文件夹。
鲁棒性测试： 输入模糊或错误的指令（例如“把那个东西删了”），观察 Agent 是否会触发二次确认或报错，而不是执行高危操作。
- 测试工具栈
为了实现自动化测试，建议在本地环境集成以下工具：
Dify 监测： 利用其内置的日志追踪功能，观察每一轮对话的 Prompt 消耗和工具调用过程。
DeepEval： 一个专门针对 Agent 评估的开源框架，可以利用“大模型评判大模型”（LLM-as-a-Judge）的方法，自动给本地 Agent 的回答打分。
Prometheus + Grafana： 监控本地显卡（GPU）的实时负载、功耗和温度，确保硬件长效运行。
- 标准测试流程 (SOP)
构建黄金数据集 (Golden Dataset)： 准备 50-100 个覆盖典型业务场景的“指令-结果”对。
基准测试： 在无压力状态下运行全部数据集，记录初始的准确率和响应时间。
压力测试： 模拟并发场景（如 5 个人同时调用），观察本地推理后端（如 vLLM）是否会崩溃或大幅降速。
边界值测试： 输入超长文档、含有乱码的文件或极度矛盾的指令，测试 Agent 的兜底能力。
回归测试： 每当你微调了 Prompt 或更换了本地模型版本（如从 14B 升级到 32B），必须重新跑一遍黄金数据集，确保核心能力没有退化。
