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怎样通过MCPMark优化AI智能体开发团队的回归测试流程?

2025-08-28 40

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

  1. 建立基线:首次全量测试获取基准数据
  2. 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
  3. 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

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