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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

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背景需求

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。

实施步骤

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

进阶技巧

环境隔离：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

本答案来源于文章《MCPMark：大模型集成MCP执行智能体任务能力基准测试》

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