新产品覆盖面向客户的对话式智能体和执行系统操作的自主智能体，可直接基于代码生成测试场景，依据实际证据评估每项操作，并量化呈现所有未能验证的“验证缺口”

旧金山和印度诺伊达2026年8月19日 美通社 －－ 全球首个 Agentic AI 原生质量工程平台 TestMu AI（前身为 LambdaTest）今日宣布推出 Agent Assurance，旨在回答当前每个准备上线 AI 智能体的工程团队都面临的关键问题：该智能体能否安全上线？Agent Assurance 通过单一产品同时覆盖两类智能体：对话式智能体用于评估通过聊天、语音、电话、视频和图像与用户互动的智能体；全新推出的自主智能体则用于验证能够操作系统的智能体，包括：调用工具、写入文件、调用 API 以及创建拉取请求。

目前，大多数团队在测试自主智能体时，主要依据智能体对自身行为的陈述：例如操作记录，或评审模型根据其最终回复给出的评分。Agent Assurance 则侧重评估智能体实际执行操作后产生的结果。接入代码库后，Agent Assurance 会识别智能体的功能，自动生成一套端到端测试套件，涵盖功能测试、非功能测试和对抗性场景。随后，系统会实际调用智能体，并依据观测到的证据逐项评估。相关证据包括：磁盘上发生变更的文件、生成的输出产物，以及根据智能体所声明的可用工具范围核验的工具调用记录。

除“通过”和“未通过”外，Agent Assurance 还会给出第三种判定无法验证。此类结果不计入通过率，而是以验证缺口这一数值单独呈现。报告中的每项结论均有实际观测证据作为依据。由于验证缺口反映了智能体记录自身操作的完整程度，团队可以通过提升智能体的可观测性来缩小这一缺口。

“工程团队正在风险最高的环节不断积累验证债务。智能体对自身行为的陈述，是用于判断其实际行为的最薄弱证据，因为它本身正是最有可能出错的一方。”TestMu AI 集团工程高级副总裁 Vipul Verma 表示。“当前该领域的所有工具都会报告通过率。Agent Assurance 不仅给出通过率，还会说明自身的盲区有多大。只有同时呈现二者，这一数字才足以赢得团队的信任，并支持其据此推进上线。”

借助 Agent Assurance，团队能够：

• 无需编写测试用例即可开展测试测试套件直接从代码库自动生成，从而实现智能体自动化测试。团队只需提供智能体的调用方式，例如命令、HTTP 端点、MCP 服务器，或基于 n8n 等平台构建的工作流。
• 默认覆盖对抗性场景提示词注入、工具滥用和指令覆盖等场景将作为核心测试类别自动生成，而非作为附加功能提供。
• 在 CI 流程中设置发布门禁在每条流水线中持续测试智能体，覆盖从每次代码提交时的智能体冒烟测试，到正式发布前的完整测试；支持无界面运行的命令及退出码，可明确区分“智能体执行错误”与“测试框架无法完成测试”。
• 可靠追踪变更智能体回归测试会对比不同运行批次之间的差异，分别呈现新增失败项、新修复项和不稳定结果，因为测试不稳定与功能回归需要采取截然不同的处理方式。

对话式智能体类别也正在扩展至软件与用户交互的最新场景：出现在镜头中的智能体。借助平台全新的 Video Agent Testing（Link）功能，一名具有逼真面容和声音的虚拟用户将加入视频智能体的实时会话，与其展开自然对话，并按照团队设定的成功标准对智能体进行评估。每项判定均可追溯至录像中支持该结论的具体时刻。任何无法通过录像核实的项目都会被判定为未达标。对于以录像作为证据的测试类别而言，这是一项严格标准：凡评估者未能观察到的表现，视频智能体均不会得分。

对话式智能体类别现已在 TestMu AI 平台正式开放使用。自主智能体类别目前处于早期访问阶段，可通过终端使用 rook 运行。相关模型由 TestMu AI 控制器执行，因此本地无需配置任何模型供应商的 API 密钥。如需开始使用，请访问 Link。