1 分•作者: rishavmitra•8 天前
我们在 Zalor 发布了一项新功能：用于 Agent 测试的自定义数据集。<p>现在您可以：
• 上传包含真实输入和预期输出的 CSV 文件
• 针对这些数据集运行您的 Agent
• 从现有测试用例中生成新的测试用例，以涵盖边缘情况<p>这使得测试您之前手动测试的场景以及在 Agent 更改时捕获回归问题变得更加容易。<p>演示如下。欢迎任何构建 Agent 的人提供反馈。
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1 分•作者: mkmk•8 天前
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3 分•作者: RedsonNgwira•8 天前
1 分•作者: wglb•8 天前
2 分•作者: absqueued•8 天前
1 分•作者: Heer_J•8 天前
我厌倦了我的 AI 智能体因为 LLM 幻觉 JSON 键或传递字符串而不是整数而崩溃。所以我构建了 ToolGuard——它使用边缘情况（空值、缺失字段、类型不匹配、10MB 负载）对你的 Python 工具函数进行模糊测试，并给你一个 100 分的可靠性评分。<p>运行测试不需要 LLM。它读取你的类型提示，生成一个 Pydantic 模式，并确定性地破坏事物。<p>pip install py-toolguard<p>GitHub: <a href="https://github.com/Harshit-J004/toolguard" rel="nofollow">https://github.com/Harshit-J004/toolguard</a><p>如果你正在构建复杂的工具链，如果你查看该仓库，我将感到非常荣幸。 强烈欢迎对架构进行严厉的反馈！