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测试专家必看:智能体测试性能优化

在大模型与智能体(Agent)技术爆发式落地的今天,软件测试正经历一场静默却深刻的范式迁移——从验证‘功能是否正确’,迈向保障‘智能行为是否可靠、高效、可控’。当RAG增强的客服Agent每秒处理300+用户请求,当自主规划的运维Agent在毫秒级决策链中调用12个工具并动态回溯,传统基于接口/用例的性能测试方法已力不从心。本文聚焦智能体(LLM-based Agent)这一新型被测对象,系统梳理其性能瓶颈本质,并提出可落地的测试性能优化策略,助力测试专家抢占AI时代质量保障制高点。

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