如何使用Scenario框架高效测试AI代理行为：从入门到实战的全方位指南

一、AI代理测试的革命性解决方案

在人工智能应用开发中，我们经常面临这样的挑战：如何验证代理在真实场景中的表现？传统的单元测试无法模拟复杂的用户交互，而手动测试又存在效率低下、覆盖率不足等问题。https://scenario.langwatch.ai作为新一代Agent测试框架，通过构建虚拟场景来验证代理的决策逻辑，显著提升了测试效率和可靠性。

核心优势对比表

二、快速上手指南

1. 环境准备

# Python环境安装（推荐使用Poetry）
poetry add langwatch-scenario pytest litellm

# Node.js环境安装
npm install @langwatch/scenario @ai-sdk/openai

2. 基础架构解析

Scenario框架采用模块化设计，主要包含三大核心组件：

• AgentAdapter：自定义代理的抽象基类
• ScenarioRunner：负责场景编排与执行
• EvaluationEngine：内置多种评测标准

典型项目结构示例：

project/
├── agents/
│   └── weather_agent.py
├── scenarios/
│   └── test_travel_planner.py
└── tests/
    └── conftest.py

三、核心功能详解

1. 场景构建语法

from scenario import run, UserSimulatorAgent, JudgeAgent

async def test_complex_scenario():
    result = await run(
        name="Multi-turn Travel Planning",
        agents=[
            WeatherAgent(),
            UserSimulatorAgent(model="gpt-4-turbo"),
            JudgeAgent(criteria=[
                "Should suggest alternative routes",
                "Must consider budget constraints"
            ])
        ],
        script=[
            user("I need to travel from NYC to LA next week"),
            agent(),
            judge()
        ]
    )
    
    assert result.success

2. 高级调试技巧

# 启用交互式调试模式
pytest --debug tests/test_scenario.py

# 查看完整对话记录
scenario replay --session_id abc123

3. 性能优化策略

# 使用LRU缓存机制
@scenario.cache(maxsize=128)
def expensive_api_call(params):
    return requests.get("https://api.example.com/data", params=params).json()

# 分布式执行配置
scenario.configure(parallelism=4, batch_size=16)

四、实战案例解析

案例1：餐饮推荐系统测试

class RestaurantAgent(AgentAdapter):
    async def call(self, input):
        # 实现业务逻辑
        pass

async def test_vegan_options():
    result = await run(
        agents=[
            RestaurantAgent(),
            UserSimulatorAgent(prompt="I'm looking for vegan options near downtown")
        ],
        judge_criteria=[
            "Should include at least 3 restaurants",
            "All options must be vegan-certified"
        ]
    )
    
    assert result.metrics["restaurant_count"] >= 3

案例2：金融风控系统验证

import { AgentAdapter } from "@langwatch/scenario";

class RiskAssessmentAgent implements AgentAdapter {
    async call(input: AgentInput): Promise<string> {
        // 风控逻辑实现
        return JSON.stringify({ risk_score: 0.2 });
    }
}

// 测试用例
it("should flag high-risk transactions", async () => {
    const result = await scenario.run({
        agents: [new RiskAssessmentAgent()],
        script: [
            user("Initiate transfer of $10,000 to offshore account"),
            agent(),
            judge((state) => 
                state.messages.includes("Transaction flagged for review")
            )
        ]
    });
    
    expect(result.success).toBeTruthy();
});

五、常见问题解答

Q1：如何实现跨平台测试？

Scenario支持通过Docker容器化部署，可轻松实现在本地、云端或混合环境中的无缝测试。具体配置请参考https://scenario.langwatch.ai/docs/deployment。

Q2：评测标准如何扩展？

开发者可通过实现CustomEvaluator接口添加自定义评测逻辑，框架内置的F1ScoreEvaluator和IntentAccuracyEvaluator可直接复用。

Q3：如何处理敏感数据？

建议使用Scenario提供的加密存储机制，敏感参数可通过环境变量注入。完整安全指南可在https://scenario.langwatch.ai/security查阅。

Q4：支持哪些LLM模型？

目前兼容OpenAI、Anthropic、Google Gemini等主流模型，具体适配清单请查看https://scenario.langwatch.ai/docs/integrations。

六、性能对比基准

七、未来演进方向

1. 强化学习集成：计划引入PPO算法实现自适应测试策略
2. 因果推断引擎：通过DoWhy框架实现干预效果量化分析
3. 联邦学习支持：支持多方安全计算场景下的联合测试

通过本文的系统讲解，相信您已经掌握了Scenario框架的核心用法。在实际应用中，建议结合具体业务场景设计测试用例，充分利用其可视化调试和自动化评测功能，持续提升AI系统的鲁棒性和可靠性。