先看测试人最容易忽略的那一步
别再做一个“能查天气、能聊天”的Agent就结束。更有辨识度的项目是：给订单客服Agent接查询、取消、退款三个工具，再故意设计一次它看错订单、准备调用退款的事故。
为什么原来的测试直觉不够用
项目模块不必大：一个模拟订单库；三个工具；一份工具权限表；一个Trace记录器；一组pytest行为断言。重点不是模型多强，而是你如何证明它在错误条件下会停止。
排查不要从模型开始
先写规则：没有订单ID不能退款；取消后才能退款；同一订单退款只能一次；置信度不足必须转人工。然后准备正常、缺订单号、重复退款、跨用户订单四类用例，断言工具选择、参数和调用顺序。
可以直接带走的做法
简历可以写：设计订单Agent行为回归框架，基于Trace校验工具选择、参数来源与状态机顺序，覆盖越权与重复退款风险。 面试时按“事故如何发生—Trace怎样定位—断言怎样阻断”讲，项目就很完整。
结论
别把“最终看起来没问题”当成通过
这个项目真正要证明的，不是你能不能搭出一个Agent，而是当Agent面对信息缺失、越权订单和重复请求时，你能不能发现它走错了哪一步，并在产生真实业务后果前把它拦下来。
别把“最终看起来没问题”当成通过
AI 系统的难点在于，同一个表面结果可能来自不同路径：模型可能猜中了，也可能绕开了关键工具；脚本可能跑完了，也可能把业务断言改弱了；数据可能很多，也可能根本不满足业务约束。测试时必须把“结果对不对”拆成“输入是否可信、过程是否越界、动作有没有副作用、失败时有没有停下”。
一个很实用的工作习惯是，每次只挑一条高风险链路做证据闭环：记录输入、模型或Agent的决策、工具参数、服务返回、最终状态。它不需要昂贵平台，先用JSON日志和一组pytest断言就可以。等这条链路跑稳，再把同一套证据结构扩到其他业务。
新手落地清单
选一个金额、权限或订单状态相关的风险，不从“让AI写更多用例”开始；
写清通过条件和必须失败的条件；
把输入、关键Trace和最终副作用保留下来；
模型、提示词、工具Schema或页面发生变化时，优先重跑这批高风险样本；
复盘失败时，先归类为数据、模型、工具、规则还是环境问题，再决定修复。
这样做的价值不是把每个AI行为都变成确定性，而是把最不能接受的不确定性提前暴露出来。
本文部分内容参考了霍格沃兹测试开发学社整理的相关技术资料，主要涉及软件测试、自动化测试、测试开发及 AI 测试等内容，侧重测试实践、工具应用与工程经验整理。
