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**摘要：**  
做大模型测评时，我们习惯检查回答正确性、相关性、幻觉率，再用 LLM-as-a-Judge 打个分。但进入 Agent 阶段以后，只看最终回答已经越来越不够用了。因为 Agent 不只是“说”，它还会选工具、传参数、连续执行多步操作，甚至真正改变业务状态。最近 NVIDIA 在 Agent Evaluation 中把评测进一步拆到了工具调用、执行过程和最终任务状态。对测试工程师来说，最值得带走的不是某个新框架，而是下面这 4 种可以直接加入测试体系的方法。

---

前段时间做大模型测评，很多团队的评测集长这样：

用户提一个问题。

模型生成回答。

然后检查：

回答对不对？  
有没有幻觉？  
和参考答案接不接近？  
有没有违反安全规则？

再进一步，可以让另一个大模型充当 Judge，按照相关性、正确性、有用性给它打个 1～5 分。

这一套放到 RAG、客服机器人、知识问答里，基本说得通。

但如果今天测的不是一个聊天机器人，而是一个 Agent，问题就开始变了。

比如用户说：

> 帮我把刚才买错的那个会员套餐取消掉。

Agent 接下来可能需要：

识别用户 → 查询订单 → 判断订单类型 → 找到对应工具 → 传入订单号 → 执行取消 → 检查结果 → 再告诉用户处理完成。

这时候，如果最后一句：

> “已经帮您取消成功。”

说得非常自然，LLM-as-a-Judge 甚至给了 5 分。

这个 Agent 就算测试通过了吗？

不一定。

它可能查询错了订单。

可能工具选对了，参数传错了。

可能本来应该先验证身份，却直接执行了取消。

甚至还有一种更麻烦的情况：

**工具调用失败了，但最后仍然告诉用户“已经处理成功”。**

到了这里你会发现：

**过去的大模型测评主要在判断“它说得对不对”；Agent 测评开始需要判断“它到底做对了没有”。**

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这也是最近 Agent Evaluation 越来越值得测试工程师关注的原因。

NVIDIA 在 2026 年 9 月发布的一篇 Agent Evaluation 技术文章中，就把重点放到了从 Tool Calls 一直追踪到 Task Completion：不仅评估单次函数调用，还要评估执行轨迹，以及任务结束以后环境的真实状态。

对于测试工程师来说，可以先不用把事情搞得特别复杂。

一套 Agent 测评，至少可以从下面 4 层开始。

---

## 方法一：先测回答，但别只看“像不像正确答案”

回答质量当然还得测。

只不过到了 Agent 阶段，它只是第一层。

比如客服 Agent 查询完物流后回答：

> 您的订单已经签收，可以申请7天无理由退货。

这一层仍然可以继续检查：

- 回答是否相关
- 是否符合知识库事实
- 有没有编造信息
- 有没有遗漏关键限制
- 有没有违反业务规则
- 表达是否符合产品要求

这类问题最适合继续使用 LLM-as-a-Judge。

NVIDIA 的 NeMo Evaluator 就支持按照自定义评分标准，让另一个模型去判断模型输出，例如正确性、帮助性等维度；而 NeMo Guardrails 的评测体系中，也可以定义 Policy，再检查输出是否符合规则。

例如可以把退款规则写成：

```python
policy = """
1. 不得承诺知识库中不存在的退款期限
2. 定制商品不得描述为支持无理由退款
3. 无法确认订单状态时必须提示进一步查询
"""
```

再让 Judge 判断当前回答是否违反其中任何一条。

这一层解决的核心问题仍然是：

**Agent最后说出来的话，是否可信。**

但测试到这里不能结束。

因为下一层开始，才真正出现 Agent 和普通 Chatbot 的区别。

---

## 方法二：工具调用评测——它到底调对工具了吗？

假设我们有三个工具：

```python
get_order()
cancel_order()
refund_order()
```

用户说：

> 我刚下错单了，帮我取消。

一个 Agent 最后回复：

> 好的，已经帮您取消。

听起来完全正常。

但 Trace 里面实际发生的是：

```text
refund_order(order_id="A1024")
```

而不是：

```text
cancel_order(order_id="A1024")
```

如果测试系统只检查最终回答，这条用例甚至有可能通过。

所以 Agent 测评第二层必须开始检查 Tool Call。

最基础的测试其实并不复杂：

```python
def test_cancel_order(agent_result):

    assert agent_result.tool.name == "cancel_order"

    assert agent_result.tool.arguments["order_id"] == "A1024"
```

但真正业务里的断言应该比这个更多。

至少包括：

**工具选择是否正确**

该查询的时候不能直接修改。

该取消的时候不能退款。

---

**参数是否正确**

订单号不能错。

用户 ID 不能串。

退款金额不能由模型自己生成。

---

**是否调用了不存在的工具**

这在 Agent 系统里同样需要防。

---

**工具是否被重复调用**

例如：

```text
refund_order()
refund_order()
```

如果业务接口本身没有做好幂等，问题可能直接变成一次生产事故。

所以第二种方法解决的是：

> **Agent有没有选对“动作”。**

如果过去自动化测试习惯盯接口输入输出，那么到了 Agent 阶段，可以把 Tool Call 看成一种新的“可测接口”。

---

## 方法三：过程评测——每一步都对，顺序也可能错

接下来会出现一个更隐蔽的问题。

假设下面三个调用全部正确：

```text
get_order()
verify_user()
refund_order()
```

工具没选错。

参数也没错。

是不是就能通过？

还是不一定。

正确业务流程可能应该是：

```text
verify_user()
↓
get_order()
↓
refund_order()
```

但 Agent 实际执行：

```text
get_order()
↓
refund_order()
↓
verify_user()
```

三个工具都调用正确。

但身份校验发生在退款之后。

这就是 Agent 测试里非常值得关注的一层：

**Trajectory Evaluation，也就是执行轨迹评测。**

NVIDIA 最近谈 Agent Evaluation 时，把 Step-Level Process Scoring 和最终结果评测明确区分开来：前者关注多步链路到底在哪里出现了错误，后者判断任务最后有没有真正完成。

测试时可以把关键业务约束直接写成断言：

```python
trace = [
    "verify_user",
    "get_order",
    "refund_order"
]

assert trace.index("verify_user") < trace.index("refund_order")
```

甚至进一步定义行为规则：

```python
rules = {
    "refund_order": {
        "must_after": [
            "verify_user",
            "get_order"
        ]
    }
}
```

以后 Agent 的 Trace 一旦违反规则，直接判失败。

这一层特别适合测什么？

### 权限

普通客服 Agent 有没有调用管理员工具？

### 前置条件

没有查询订单，能不能直接退款？

### 行为顺序

验证身份必须发生在修改订单之前。

### 重复操作

同一笔订单有没有连续执行两次退款？

### 异常路径

订单不存在以后，是停止执行还是继续“猜”一个订单？

这时候测试关注点已经从：

> 返回结果是什么？

变成：

> **Agent为什么会得到这个结果？**

这也是 Agent 测试和传统大模型测评真正开始拉开差距的地方。

---

## 方法四：别相信它说“成功”，直接验证最终状态

最后这一层，我认为是 Agent 测评里最值得测试工程师关注的。

我们继续看刚才的案例。

用户要求：

> 帮我取消订单 A1024。

Agent Trace 看起来也完全正常：

```text
verify_user()
↓
get_order("A1024")
↓
cancel_order("A1024")
```

最后回答：

> 订单已经取消成功。

如果前三层都通过，是不是可以结束了？

最好再做一步。

直接查系统：

```python
order = db.get_order("A1024")

assert order.status == "cancelled"
```

这就是：

**Environment State Verification。**

不要让模型告诉测试系统：

> “我完成了。”

而是让真实环境证明：

> **它确实完成了。**

NVIDIA 最近的 Agent Evaluation 方法里特别强调了这一点：对于可以在可执行环境里验证的任务，检查最终环境状态通常比只拿参考答案比较、或者完全依赖 LLM-as-a-Judge 更可靠。

这件事其实特别符合测试工程师的直觉。

比如一个文件操作 Agent。

任务：

> 创建 report.csv，并写入今天的销售数据。

不要评估：

> AI有没有回答“文件已经生成”。

直接测：

```python
assert os.path.exists("report.csv")
```

再测：

```python
df = pd.read_csv("report.csv")

assert len(df) > 0
assert "sales" in df.columns
```

再比如数据库 Agent：

> 把用户 A 的联系方式改成新号码。

不要只看工具返回：

```json
{
  "success": true
}
```

最后再查一次数据库。

---

甚至浏览器 Agent 也一样。

用户任务：

> 把商品加入购物车。

最终验证不要只是：

```text
Agent: 商品已成功加入购物车
```

而是检查：

```python
assert cart.item_count == 1
assert cart.items[0].sku == target_sku
```

你会发现：

**这种评测方式已经越来越像测试工程师熟悉的自动化测试了。**

这也是为什么 Agent 测试可能会成为测试开发一个很有意思的新方向。

---

## 把4种方法串起来，其实就是一套Agent测试链路
用户任务
   ↓
① Response Evaluation
回答正确 / 忠实 / 合规
   ↓
② Tool Call Evaluation
工具选择 / 参数准确
   ↓
③ Trajectory Evaluation
执行顺序 / 权限 / 异常路径
   ↓
④ Environment State Verification
数据库 / 文件 / 页面 / 业务状态

如果把前面四种方法放在一起，就会得到这样一条链路：


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可以把它简单理解成四句话：

**它说对了吗？**

**它做对了吗？**

**它做事的过程对吗？**

**事情最后真的做成了吗？**

这四个问题，基本就是 Agent Evaluation 和传统“大模型回答评分”之间最大的区别。

---

## 真正上线时，还应该多做一步：把它变成回归门禁

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如果只是本地运行几个 Case，这套东西价值还没有完全发挥出来。

真正测试开发要做的，是把它接进回归。

例如准备 200 个 Agent 场景：

```text
正常退款
重复退款
订单不存在
跨用户订单
用户身份校验失败
工具超时
接口返回500
参数缺失
模型拒绝调用工具
调用错误工具
……
```

然后每次修改：

- Model
- Prompt
- Tool Schema
- Knowledge Base
- Agent Workflow

都重新跑一遍。

最终 CI 里看的也不应该只有一个“准确率”。

而可以变成：

```text
Response Pass Rate      96.2%
Tool Call Accuracy      98.5%
Trajectory Pass Rate    94.7%
Task Success Rate       92.3%
Policy Compliance       99.1%
```

例如设置：

```python
assert task_success_rate >= 0.95
assert tool_accuracy >= 0.98
assert policy_compliance >= 0.99
```

任何一项跌破阈值：

```text
BLOCK RELEASE
```

这才开始真正变成一套可持续运行的 Agent 测试体系。

NVIDIA 的 Guardrails Evaluation 目前也已经不仅关注合规率，还会统计 LLM 调用次数、Token 消耗、调用动作以及整体延迟，因为安全和成功率提高以后，最终还需要看付出了多少资源和延迟成本。

所以更成熟以后，还可以继续加：

```text
成功率
稳定性
P95延迟
Token成本
工具调用次数
```

Agent 测评最后不会只有一个分数。

而更像今天我们熟悉的质量看板。

---

## 最后

以前做大模型测评，我们最容易问：

**这个回答有几分？**

到了 Agent 阶段，这个问题已经明显不够了。

因为 Agent 最大的变化，不是回答变长了。

而是它开始真正执行动作。

一旦 AI 能查数据库、调用接口、修改订单、操作浏览器、执行代码，测试对象自然也会从：

**输出内容**

慢慢扩展到：

**工具 → 行为 → 状态。**

所以现在如果让我给 Agent Evaluation 做一个最简单的测试模型，我会先从这四层开始：

**回答评测。**

**工具调用评测。**

**执行轨迹评测。**

**最终状态验证。**

其中前三层解决的是：

> Agent执行得像不像正确流程。

最后一层解决的是：

> **它究竟有没有真的把事情做成。**

这可能也是 Agent 测评接下来最值得测试工程师关注的变化。

毕竟在生产环境里，我们最终需要证明的，从来不是：

**“AI觉得自己成功了。”**

而是：

**“系统里的事情，真的被它做对了。”**


>**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。**


摘要：  做大模型测评时，我们习惯检查回答正确性、相关性、幻觉率，再用 LLM-as-a-Judge 打个分。但进入 Agent 阶段以后，只看最终回答已经越来越不够用了。因为 Agent 不只是“说”，它还会选工具、传参数、连续执行多步操作，甚至真正改变业务状态。最近 NVIDIA 在 Agent Evaluation 中把评测进一步拆到了工具调用、执行过程和最终任务状态。对测试工程师来说，最值得带走的不是某个新框架，而是下面这 4 种可以直接加入测试体系的方法。

Agent到底该怎么测？这4个评测方法可以直接用

摘要：  做大模型测评时，我们习惯检查回答正确性、相关性、幻觉率，再用 LLM-as-a-Judge 打个分。但进入 Agent 阶段以后，只看最终回答已经越来越不够用了。因为 Agent 不只是“说”，它还会选工具、传参数、连续执行多步操作，甚至真正改变业务状态。最近 NVIDIA 在 Agent Evaluation 中把评测进一步拆到了工具调用、执行过程和最终任务状态。对测试工程师来说，最值

人工智能

测试

开发工具

Agent测评需从回答质量扩展到工具调用、执行轨迹与最终环境状态四层验证，重点检查工具选择、参数准确性、操作顺序及真实业务结果，而非仅依赖LLM评分。通过回归门禁监控成功率、工具准确率与合规率，确保AI真正完成任务，而非表面回复成功。

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