背景条件
传统智能体迭代测试存在效率低、覆盖面窄的问题。MCPMark的沙盒机制和多环境支持可以显著优化测试流程。
実施手順
- 建立基线:首次全量测试获取基准数据
- 集成CI/CD:利用Docker镜像在流水线中自动执行关键任务组测试
- 结果比对:通过aggregate_results脚本自动生成版本对比报告,定位能力衰退点
高等技術
- 環境隔離:每个任务在独立沙盒执行,可并行测试不同模型版本
- 精准重试:网络中断时自动续跑失败任务,节省90%重复测试时间
- 场景扩展:在Playwright-WebArena环境中模拟真实用户操作路径
この答えは記事から得たものである。MCPMark:大模型集成MCP执行智能体任务能力基准测试について