Ai 测试的革命性变革：Langgraph 系统检测器为可靠的 Ai 部署带来的 5 大优势

Rifx.Online
AI Applications , Best Practices , Industry Insights
27 Feb, 2025

探索完整的系统检查器代码教程

想象一下使用AI助手来管理您公司的客户服务。一天，它开始向客户提供有关退款政策的不正确信息，或者更糟的是，意外泄露敏感的客户信息。这些并不是假设的情景——它们是公司在部署AI系统时面临的真实挑战。后果可能从客户不满意到严重的法律后果，因此确保AI系统始终正常运行至关重要。我们如何能在问题发生之前防止这些问题？这就是我们今天指南中要探讨的内容。

我们将深入了解LangGraph的系统检查器，这是一种开创性的解决方案，正在革新我们确保AI系统安全可靠的方式。该工具旨在解决现代AI系统带来的独特挑战，为开发人员提供有效降低风险和维护质量控制的方法。无论您是与AI合作的开发人员、考虑采用AI的商业领袖，还是仅仅对使AI值得信赖感兴趣的人员，本文将为您提供有关现代技术中最关键挑战之一的宝贵见解。

📜 您将学到什么

为什么传统的软件测试方法无法满足现代AI系统的需求
LangGraph的系统检查器如何通过新颖的方法应对这一挑战
它使用AI测试AI系统并揭示隐藏问题的创新方式
实际例子说明它如何在问题影响用户之前捕捉到这些问题
这对AI开发和部署的未来意味着什么，以及您为什么应该关心
开发者如何将这些见解整合到他们的工作流程中，以创建更安全、更强大的AI解决方案

🔍 理解挑战：为什么测试AI是不同的

传统的软件测试通常涉及检查一个程序是否遵循特定规则。例如，在测试银行应用时，您可能会验证它是否正确添加存款或应用透支费用。这些测试是简单明了的，因为它们有明确且可预测的正确和错误答案。

现代AI系统，尤其是那些基于大型语言模型（LLMs）构建的系统，根本上是不同的：

多个有效答案：与计算器2+2总是等于4不同，AI对同一个问题可以有多个正确答案。就像不同的客服代表可能以不同的方式解决问题一样，AI可以生成不同的有效响应。这种可变性是AI的核心特征，但它也使得测试变得更加困难，因为并不总是存在一个“正确”的答案。
上下文很重要：AI系统需要理解对话的更广泛上下文。在一个场景中完美的响应在另一个场景中可能完全不合适，即使直接问题是相同的。这意味着AI需要在不同的上下文中进行测试，以确保它每次都能提供适当的响应。
自适应行为：现代AI系统根据互动学习并调整其响应，这意味着它们的行为会随着时间的推移而演变，从而使一致的测试变得具有挑战性。这种适应性虽然强大，但引入的可变性可能使得预测AI在新情况下的响应变得更加困难，因此需要持续的测试和评估。

LangGraph: 基础

在深入了解系统检查器之前，让我们先了解一下LangGraph。可以把LangGraph看作是构建复杂AI应用程序的蓝图。就像建筑师使用蓝图展示建筑中不同房间的连接方式，开发者使用LangGraph来创建和连接AI系统的不同部分。

这些连接形成了计算机科学家所称的“图”——不是统计图表，而是展示系统不同部分如何通信的地图。系统的每个部分都是一个“节点”，它们之间的连接是“边”。节点代表不同的功能、过程或决策点，而边则显示数据流和它们之间的交互。

LangGraph还集成了各种工具和框架，例如用于数据验证的Pydantic、用于提示模板的Jinja2，以及用于可视化系统组件之间关系的Networkx。这种强大的组合使开发者能够构建具有明确通信路径的强大多智能体系统。通过清晰定义组件之间的交互，LangGraph为构建复杂、可靠的AI系统提供了坚实的基础。

系统检查器：一个用于可靠测试的AI代理

由Marcos Reyes在Langchain和我自己组织的黑客马拉松期间开发，这个解决方案代表了AI测试能力的一个令人难以置信的进步。

基于LangGraph的系统检查器是一个专门的测试和验证工具，旨在帮助开发人员确保使用LangGraph构建的基于代理的应用程序的安全性和稳健性。它提供了对系统架构的有价值见解，并帮助识别潜在的脆弱性，解决与开发LangGraph系统相关的独特挑战。它的特别之处在于它使用AI来测试AI——可以把它看作是拥有一支永不疲倦、全天候工作的专家质量保证团队。

系统检查器不仅帮助识别问题，还提供改进建议，从而自动化质量保证过程中的重要部分。这使得开发人员能够专注于构建创新功能，而不是花费过多时间调试复杂的交互。

工作原理：三层结构

系统检查器在三个主要层次上运行：

理解层
- 系统创建您的AI应用程序的详细地图。想象一下拥有X光视力，能够看到复杂机器的所有部分如何协同工作。此层识别所有组件、它们的连接以及信息如何在它们之间流动。
- 系统从LangGraph目标系统中提取所有节点、边和工具，调用图形以收集输入和输出数据，并为每个节点生成描述。这为不同组件如何交互提供了基础理解，并确保没有任何细节被忽视。通过理解每个组件的复杂性及其相互连接的方式，开发人员可以全面了解整个系统。
测试层
- 这里是魔法发生的地方。系统创建多个专门的AI测试人员，每个测试人员都有自己的专业知识。可以把它想象成组建一个专家团队：
  - 一个专注于安全，寻找如提示注入或不当处理敏感数据等漏洞。
  - 另一个检查用户体验，确保响应是有帮助和适当的，即使在用户输入可能令人困惑或模糊的边缘情况下。
  - 第三个寻找边缘案例——可能导致问题或意外行为的异常情况。
  - 还有更多，每个都有自己的专长。
- 每个测试代理根据节点描述和系统输入/输出数据生成特定的测试用例。通过运行这些测试用例，系统验证每个组件的稳健性。这种多方面的方法允许全面覆盖，并帮助确保AI在各种条件下表现出可预测和安全的行为。
分析层
- 此层收集所有发现并对其进行理解。就像有一个首席检查员从所有专家那里获取报告，并提供系统健康状况的全面评估。
- 系统根据定义的验收标准分析测试结果，提供系统可能需要改进的领域的洞察。这种分析不仅突出现有问题，还建议潜在的修复方案，使开发人员更容易有效地解决问题。

📽️ 观看 Marcos 的短视频

🌍 现实世界示例：实际操作中的观察

想象一下，你为一家银行构建了一个AI客户服务系统。当你通过系统检查器运行它时，发生了以下情况：

理解层：它绘制了整个系统的图示，展示了它是如何：
- 接收客户问题
- 处理并理解这些问题
- 访问银行政策信息
- 生成响应
- 处理敏感信息
通过理解这些流程，你可以识别出潜在的薄弱点，可能会出现问题。
测试层：安全专家尝试不同的方法来欺骗系统以揭示机密信息，比如绕过身份验证或利用提示处理中的漏洞。用户体验专家测试系统如何处理不清晰或沮丧的客户查询，确保即使客户感到不满，系统也能提供清晰和富有同情心的响应。边缘案例专家测试当客户以不寻常的方式询问多个银行服务时会发生什么，确保在复杂请求中响应准确且一致。
分析层：它揭示了虽然你的系统在大多数情况下表现良好，但当客户同时询问多个服务时，它有时会感到困惑，可能会混淆来自不同政策的信息。分析提供了如何更好地对这些查询进行分段或改善用于确定上下文的逻辑的建议，确保响应的一致性和准确性。

💡 这有什么重要性：实际好处

这种方法的好处是显著的：

及早发现问题：与其在真实客户遇到问题时才发现，您可以在开发过程中找到并修复问题。这就像在真实场合之前有一个练习观众来测试您的演示。通过及早发现这些问题，您可以节省时间和资源，同时避免对品牌声誉造成潜在损害。
全面测试：多个专业测试人员可以发现传统方法或人工测试人员可能遗漏的问题。这就像有一组专家从各个角度检查您的系统。这种细致程度确保了常见和罕见问题都得到解决，从而导致更可靠和用户友好的AI系统。
持续改进：随着您的AI不断发展，该系统会持续进行测试，确保长期保持高标准。这一点尤其重要，因为AI系统通常会根据新的交互进行自适应。通过持续测试，您可以确保您的系统在学习和成长的同时保持其质量和可靠性。
提高效率：自动化测试减少了开发团队的手动工作量，使他们能够专注于项目中更具创新性的方面。通过利用AI来测试AI，您可以实现更高效的工作流程，并减少测试过程中人为错误的可能性。

📊 LangGraph 可视化

下面是一个 LangGraph 可视化图，展示了系统检查器的各个组件是如何相互连接的。该图提供了节点、边和整体架构的示意视图，帮助您更好地理解解决方案的复杂性和设计。

🧿 未来的可能性

展望未来，基于LangGraph的系统检查器可以扩展以包括更高级的性能优化、用户友好的交互以及与其他AI分析工具的集成。例如：

人机协作交互：在某些阶段增加人工监督可以帮助验证生成的测试者和测试用例。这对于复杂的情况特别有用，因为需要人类的直觉和判断来识别自动化工具可能遗漏的问题。
高级输入生成：如果生成的输入无效，系统可以自动识别问题并生成新的输入。此功能将为开发人员节省时间，并进一步自动化测试过程，使其更加稳健。
交互式分析：通过利用轻量级图形表示，开发人员可以通过聊天界面询问“系统中最关键的节点是什么？”或“最频繁的故障发生在哪里？”等问题，从而实现对系统的更互动和直观的分析。
节点隔离：系统可以隔离一个有问题的节点，并在不同的环境中执行它，以验证其正常功能。此能力将使调试系统的特定部分变得更加容易，而不会影响应用程序的其余部分。
增强的可视化工具：更高级的可视化工具可以帮助开发人员理解信息流，并一目了然地识别潜在的瓶颈或故障点。可视化洞察使得与不太熟悉技术细节的利益相关者沟通问题变得更加容易。

随着LangGraph的发展，像系统检查器这样的工具对于确保复杂的基于代理的应用程序既安全又高效至关重要。通过不断改进和扩展其能力，我们可以使AI系统更加透明、可靠，并更易于管理。

关键要点

测试AI系统是不同的：与传统软件不同，AI系统可以有多种有效答案，并需要理解上下文。这使得传统测试方法不足，并突显了像系统检查器这样的更专业工具的必要性。
AI测试AI：系统检查器利用AI来测试AI，专业测试人员共同合作以捕捉潜在问题。这种方法利用了AI的独特优势，以增强其自身的可靠性和安全性。
更好的可靠性：这种方法有助于在问题影响真实用户之前找到问题，使AI系统更可靠和可信。通过持续测试和改进，我们确保AI系统保持高标准的性能。
对未来的重要性：随着AI的发展，并在医疗、金融、教育等领域扮演越来越重要的角色，像这样的工具对于维持可靠性至关重要。系统检查器不仅仅是修复问题——它是建立对AI系统的信任基础，而这些系统正变得越来越融入我们的生活。

AI测试的未来已经到来，比以往任何时候都更智能和全面。无论您是在构建AI系统、在业务中使用它们，还是仅仅对确保AI的可靠性感兴趣，了解这些发展有助于您保持对我们如何使AI系统更安全、更可靠的信息了解。