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FAQ
A: AgentBench 是一个 AI Agent 的回归测试框架。它让你像测试软件一样测试 Agent——回放、评估、对比、断言、检测回归。类比 Playwright + Jest + LangSmith 的组合。
A: LangSmith 和 Braintrust 侧重于 LLM 调用的监控和调试。AgentBench 侧重于测试和回归——它提供快照、回放、A/B 实验、覆盖率分析、断言 DSL 等测试框架特有的能力。
A: 通过 SDK 原生支持 OpenAI 和 Anthropic。MCP 协议支持任意 MCP 兼容的工具服务器。通用适配器可对接任意 Agent。
A: Docker 用于运行 PostgreSQL 和 Redis。如果你已有这两个服务,可以直接配置 .env 中的连接字符串,无需 Docker。
A: 目前不支持。v0.1.0 仅支持 PostgreSQL。SQLite 适配器在路线图中。
A: 参考 部署指南。推荐 Docker Compose 一键部署,或部署到 Vercel + 外部 PostgreSQL。
A: v0.1.0 Alpha 版本中 API 认证是可选的(支持 ab- 前缀的 API Key)。v1.0 将完整集成 NextAuth.js。
A: 完整流程:
- 创建 Project → 2. 创建 Test Suite → 3. 创建 Test Case(含断言和评估器)→ 4. 创建 Run → 5. 评估 Run 参考 快速入门。
A: 链式 API,读起来像英文:
expect(run)
.tool("search").toBeCalled()
.output().toContain("退款")
.tokens().toBeLessThan(4096)
.run()详见 API 参考。
A: LLM Judge 使用一个 LLM(如 GPT-4o)来评判另一个 Agent 的输出质量。支持 8 个维度:正确性、忠实度、安全性、相关性、完整性、推理质量、简洁性、工具使用。
A: 每次 Judge 调用都会消耗 Token。建议使用便宜的模型(如 gpt-4o-mini)作为 Judge,并在配置中设置最大 Token 限制。
A: 使用 Experiment(A/B 实验)功能。创建两个 Variant,各运行 N 次,AgentBench 会自动计算 t-test、p-value 和效应量,给出统计结论。
A: 创建基线快照 → 修改 Prompt/模型 → 回放 → AgentBench 自动对比 Metrics 和 Scores,标记回归。
A: 14 种规则评估器 + 8 种 LLM Judge 维度。包括:contains、exact_match、regex_match、json_schema、tool_called、tool_not_called、tool_called_with、tool_called_times、latency_lt、tokens_lt、tokens_gt、cost_lt、cost_gt、status_code。
A: 这是数据库初始化问题。确保你运行了 pnpm db:push(不是 db:migrate),这将自动创建所有表。
A: 检查 PostgreSQL 是否在运行:docker compose ps。确保 DATABASE_URL 环境变量正确。
A: 最常见的原因是 CLI 包的 tsup 找不到配置文件。已修复为 tsc --watch。如果仍有问题,可以单独启动 web:
cd apps/web && npx next dev --port 3000A: 当前版本 0 TypeScript 错误(strict mode)。如果你看到类型错误,确保运行了 pnpm db:generate 生成 Prisma Client。
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AgentBench v0.3.0 · GitHub · Report Issue · Changelog
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