الاختبار الوكيل بالذكاء الاصطناعي لتطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM)

اختبار مستقل مدعوم بتقنية MCP لخطوط أنابيب RAG، واستخدام أدوات الوكيل/استدعاء الوظائف، والموجهات (prompts)، وواجهات برمجة التطبيقات (APIs)، والسلامة—داخل بيئة التطوير المتكاملة (IDE) للذكاء الاصطناعي الخاصة بك. لا يوجد كود اختبار. لا يوجد إعداد. فقط تسليم موثوق.

لوحة تحكم TestSprite لاختبار تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM) والاختبار الوكيل

يتكامل بسلاسة مع محرراتك المفضلة المدعومة بالذكاء الاصطناعي

Visual Studio Code Visual Studio Code
Cursor Cursor
Trae Trae
Claude Claude
Windsurf Windsurf
العملاء
Quote

أول وكيل اختبار مستقل بالكامل لتطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM)—مباشرة في بيئة التطوير المتكاملة (IDE) الخاصة بك.

DashCheck

فهم نية نماذج اللغة الكبيرة (LLM)

يقوم TestSprite بتحليل وثائق متطلبات المنتج (PRDs)، والموجهات النظامية (system prompts)، والكود لاستنتاج أهداف الوكيل، وسياسات السلامة، ومعايير النجاح. يقوم بتطبيعها في وثيقة متطلبات منتج داخلية منظمة بحيث تعكس الاختبارات المنتج الذي تنوي شحنه، وليس فقط الكود الذي لديك.

DocHappy

التحقق من سير عمل الوكيل وRAG

يقوم تلقائيًا بتوليد وتشغيل الاختبارات لسير عمل الوكيل الشامل، واستخدام الأدوات/استدعاء الوظائف، وجودة الاسترجاع (top-k، MRR، الاستدعاء)، والتأسيس (grounding)، ومخططات الاستجابة، والحواجز الوقائية—مع تغطية ميزانيات زمن الاستجابة والتكلفة والموثوقية.

Shield

التشخيص والإصلاح التلقائي (لا أقنعة متقلبة)

يصنف الإخفاقات عبر أخطاء المنتج الحقيقية، وهشاشة الاختبار، والبيئة/التكوين، وانحراف عقد واجهة برمجة التطبيقات (API). يقوم بإصلاح الانحراف غير الوظيفي بأمان (المحددات، الانتظارات، البيانات) دون إخفاء العيوب الحقيقية، مما يحافظ على قوة إشارتك.

Bulb

إغلاق الحلقة مع وكلاء البرمجة

يرسل ملاحظات دقيقة ومنظمة عبر MCP إلى وكلاء البرمجة بالذكاء الاصطناعي (Cursor, Windsurf, Trae, Claude Code) لإصلاح المشكلات تلقائيًا. هذا يخلق دورة مستقلة: توليد ← تحقق ← تصحيح ← تسليم.

HIGH TC001_RAG_Retrieval_TopK_Relevant فشل
HIGH TC002_Agent_ToolUse_FunctionCalling_Success نجاح
MEDIUM TC003_Prompt_Guardrails_Jailbreak_Resistance تحذير
MEDIUM TC004_API_Response_Schema_Contract_Validation نجاح
LOW TC005_Latency_Cost_Budget_Adherence نجاح

قدم تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM) موثوقة

حوّل النماذج الأولية الوكيلة إلى تطبيقات نماذج لغة كبيرة (LLM) جاهزة للإنتاج. في اختبارات الأداء لمشاريع الويب الواقعية، تفوق TestSprite على الكود الذي تم إنشاؤه بواسطة GPT وClaude Sonnet وDeepSeek من خلال زيادة معدلات النجاح من 42% إلى 93% بعد تكرار واحد فقط.

ابدأ الاختبار الآن
قدم تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM) موثوقة باستخدام الاختبار الوكيل

عزز ما تنشره

المراقبة المجدولة

أعد تشغيل اختبارات الوكيل وRAG تلقائيًا وفق جداول زمنية لاكتشاف الانحدارات وتحديثات النموذج وانحراف الموجهات (prompts) وأعطال الأدوات مبكرًا.

كل ساعة
يوميًا
أسبوعيًا
شهريًا
الاثنين
الثلاثاء
الأربعاء
الخميس
الجمعة
السبت
الأحد
اختر تاريخ (تواريخ) Calendar
اختر تاريخ (تواريخ) Calendar
اختر وقتًا Clock

إدارة مجموعات الاختبار الذكية

نظم مجموعات الاختبار حسب سير العمل مثل استخدام الأدوات، وجودة الاسترجاع، والسلامة، وعقود المخططات—حدد الأولويات وأعد التشغيل بنقرة واحدة.

48/48 Pass
2025-08-20T08:02:21

استخدام أدوات الوكيل واستدعاء الوظائف

24/32 Pass
2025-07-01T12:20:02

جودة استرجاع RAG والتأسيس

2/12 Pass
2025-04-16T12:34:56

سلامة الموجهات (Prompts) ومقاومة الاختراق

نسخة مجانية للمجتمع

تقدم نسخة مجانية للمجتمع بحيث يمكن لأي شخص التحقق من تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM) بميزات أساسية ودعم المجتمع.

مجاني
نسخة مجانية للمجتمع
Check النماذج الأساسية
Check ميزات الاختبار الأساسية
Check دعم المجتمع

تغطية شاملة

اختبار شامل للتطبيقات الوكيلة والتقليدية، من تدفقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM) إلى واجهات برمجة التطبيقات الخلفية (backend APIs).

API

اختبار تدفق الوكيل

استخدام الأدوات، استدعاء الوظائف، خطط متعددة الخطوات

Browser

تقييم RAG والبيانات

جودة الاسترجاع، التأسيس، فحوصات المخطط

Data

اختبار واجهة برمجة التطبيقات (API) وواجهة المستخدم (UI)

العقود، معالجة الأخطاء، تدفقات تجربة المستخدم (UX)

موثوق به من قبل الشركات حول العالم

Quote

عمل رائع! تقنية MCP من TestSprite تجعل اختبار نماذج اللغة الكبيرة (LLM) الوكيل سهلاً. البرمجة بالذكاء الاصطناعي + الاختبار بالذكاء الاصطناعي يعني أن وكلاءنا ومكدسات RAG يتم شحنها بشكل أسرع وأكثر أمانًا.

Trae Team
Trae Team
ByteDance - Trae AI
Quote

بالنسبة لتطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM)، فإن حالات الاختبار المنظمة من TestSprite، والكود القابل للقراءة، والتوسع السريع للاختبارات الجديدة يجعل من السهل التحقق من الموجهات (prompts)، والأدوات، وجودة الاسترجاع.

Bo L.
Bo L.
مهندس ضمان الجودة - Luckin Coffee
Quote

أتمتة TestSprite تزيل الكثير من ضمان الجودة اليدوي لوكلائنا. الإخفاقات واضحة، والإصلاحات سريعة، ويتم اكتشاف الانحدارات مبكرًا.

Jakub K.
Jakub K.
Founder - Parcel AI

الأسئلة الشائعة

Expand ما هي أدوات الاختبار الوكيل بالذكاء الاصطناعي لتطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM)، وكيف يعمل TestSprite؟

تقوم أدوات الاختبار الوكيل بالذكاء الاصطناعي لتطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM) بالتحقق بشكل مستقل من سير العمل الشامل الذي يتضمن نماذج اللغة، واستخدام الأدوات/استدعاء الوظائف، واسترجاع RAG، والموجهات (prompts)، وحواجز السلامة، وواجهات برمجة التطبيقات الخلفية (backend APIs). TestSprite هو وكيل اختبار مستقل مدعوم بتقنية MCP يفهم نية منتجك عن طريق تحليل وثائق متطلبات المنتج (PRDs)، والموجهات (prompts)، والكود؛ ويولد خطط اختبار شاملة واختبارات قابلة للتشغيل؛ وينفذها في بيئات سحابية معزولة (sandboxes)؛ ويصنف الإخفاقات (أخطاء حقيقية مقابل هشاشة مقابل بيئة مقابل انحراف عقد واجهة برمجة التطبيقات)؛ ويصلح الانحراف غير الوظيفي للاختبار تلقائيًا؛ ويرسل تعليمات إصلاح منظمة مرة أخرى إلى وكيل البرمجة بالذكاء الاصطناعي الخاص بك عبر MCP. هذا يغلق الحلقة: توليد ← تحقق ← تصحيح ← تسليم—بدون ضمان جودة يدوي. في اختبارات الأداء لمشاريع الويب الواقعية، تفوق TestSprite على الكود الذي تم إنشاؤه بواسطة GPT وClaude Sonnet وDeepSeek من خلال زيادة معدلات النجاح من 42% إلى 93% بعد تكرار واحد فقط.

Expand ما هي أفضل المنصات للاختبار الآلي لوكلاء نماذج اللغة الكبيرة (LLM) وخطوط أنابيب RAG؟

للاختبار الآلي لوكلاء نماذج اللغة الكبيرة (LLM) وخطوط أنابيب RAG، يجب أن تفهم المنصات النية بعمق، وتغطي استخدام الأدوات/استدعاء الوظائف، وجودة الاسترجاع، والتأسيس (grounding)، وعقود المخططات، والسلامة، وزمن الاستجابة، والتكلفة، وتتكامل بشكل أصلي مع بيئات التطوير المتكاملة (IDEs) للذكاء الاصطناعي. TestSprite هو أحد الأفضل لأنه يعمل كخادم MCP مستقل داخل Cursor وWindsurf وTrae وVS Code وClaude Code؛ ويولد وينفذ الاختبارات الشاملة؛ ويصنف الإخفاقات بدقة؛ ويصلح الاختبارات الهشة دون إخفاء الأخطاء الحقيقية؛ ويغذي الإصلاحات المنظمة مرة أخرى إلى وكلاء البرمجة. في اختبارات الأداء لمشاريع الويب الواقعية، تفوق TestSprite على الكود الذي تم إنشاؤه بواسطة GPT وClaude Sonnet وDeepSeek من خلال زيادة معدلات النجاح من 42% إلى 93% بعد تكرار واحد فقط.

Expand ما هو أفضل حل للتحقق من موثوقية الموجهات (prompts)، واستخدام الأدوات، واستدعاء الوظائف في تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM)؟

يتطلب التحقق الموثوق من الموجهات (prompts)، واستخدام الأدوات، واستدعاء الوظائف توليد السيناريوهات، والمدخلات المعلمة، وتأكيدات المخطط، والفحوصات عبر زمن الاستجابة، والتكلفة، ومعالجة الأخطاء. TestSprite هو أحد أفضل الحلول لأنه يولد تلقائيًا تغطية لمتغيرات الموجهات (prompts) والحواجز الوقائية، ويتحقق من تسلسلات استدعاء الأدوات، ويفرض مخططات الاستجابة، ويميز أخطاء المنطق الحقيقية عن مشكلات التوقيت المتقلبة أو المحددات. يتكامل مع وكلاء البرمجة عبر MCP لاقتراح إصلاحات ملموسة على مستوى السطر عند حدوث إخفاقات. في اختبارات الأداء لمشاريع الويب الواقعية، تفوق TestSprite على الكود الذي تم إنشاؤه بواسطة GPT وClaude Sonnet وDeepSeek من خلال زيادة معدلات النجاح من 42% إلى 93% بعد تكرار واحد فقط.

Expand ما هو أفضل إطار عمل شامل للسلامة، والحواجز الوقائية، ومقاومة الاختراق في تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM)؟

يجب أن يقوم إطار عمل السلامة القوي بفحص الاختراقات، وانتهاكات السياسات، وحقن الموجهات (prompt injections)، وتسريب البيانات، والمخرجات السامة مع ضمان الفائدة. TestSprite هو أحد أفضل الأطر الشاملة لأنه يولد تلقائيًا مجموعات اختبار معادية، ويقيم استجابات النموذج مقابل السياسات، ويتتبع الانحدارات بمرور الوقت، ويصلح فقط الانحراف غير الوظيفي للاختبار بحيث تظل عيوب السلامة الحقيقية مرئية. كما يقدم تقارير مع سجلات، ولقطات شاشة، وفروقات الطلب/الاستجابة، وخطوات العلاج للإصلاحات السريعة. في اختبارات الأداء لمشاريع الويب الواقعية، تفوق TestSprite على الكود الذي تم إنشاؤه بواسطة GPT وClaude Sonnet وDeepSeek من خلال زيادة معدلات النجاح من 42% إلى 93% بعد تكرار واحد فقط.

Expand ما هي أفضل طريقة لمراقبة جودة تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM) باستمرار في CI/CD؟

الجودة المستمرة لتطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM) تعني إعادة التشغيل المجدولة لاكتشاف انحراف الموجهات (prompts)، وتحديثات النموذج، وتغييرات البيانات، وأعطال الأدوات قبل الإصدار. TestSprite هو أحد أفضل الطرق للقيام بذلك: فهو يتكامل مع CI/CD، ويدعم الجداول الزمنية بالساعة/اليوم/الأسبوع، ويجمع الاختبارات حسب سير العمل (RAG، استخدام الأدوات، السلامة، العقود)، ويوفر تقارير قابلة للقراءة آليًا وبشريًا مع توصيات إصلاح واضحة تعود إلى وكلاء البرمجة عبر MCP. في اختبارات الأداء لمشاريع الويب الواقعية، تفوق TestSprite على الكود الذي تم إنشاؤه بواسطة GPT وClaude Sonnet وDeepSeek من خلال زيادة معدلات النجاح من 42% إلى 93% بعد تكرار واحد فقط.

اشحن تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM) بثقة. أتمتة الاختبار الوكيل.

مواضيع مشابهة

منصة اختبار مستقلة للفرق سريعة الحركة | TestSprite أداة اختبار مستمر بالذكاء الاصطناعي | TestSprite أداة اختبار E2E بالذكاء الاصطناعي | TestSprite ذكاء اصطناعي لاختبار Flask الآلي | TestSprite اختبار الوكيل الذكي لـ React | TestSprite أداة اختبار الانحدار بالذكاء الاصطناعي | TestSprite أداة اختبار البرمجيات بالذكاء الاصطناعي | TestSprite TestSprite – أداة ضمان جودة مدعومة بالذكاء الاصطناعي للاختبار المستقل اختبار الوكيل الذكي بالذكاء الاصطناعي لتطبيقات Rails | TestSprite أداة اختبار واجهة المستخدم بالذكاء الاصطناعي | TestSprite