Testen Sie autonom Prompts, RAG-Pipelines, Tool-/Funktionsaufrufe und UI/API-Flows für LLM-gestützte Apps. IDE-nativ über MCP, sichere Cloud-Ausführung, Selbst-Reparatur und CI/CD-Integration.
Der erste vollständig autonome Test-Agent für LLM-Apps – direkt in Ihrer IDE. Perfekt für jeden, der mit KI entwickelt.
Stabilisieren Sie KI-generierte Features und fehleranfällige Prompt-/Tool-Logik, ohne Tests zu schreiben. TestSprite generiert automatisch Testsuiten für Prompts, Tool-Aufrufe und Workflows und behebt Instabilitäten (Selektoren, Wartezeiten, Daten), während die Erkennung echter Fehler erhalten bleibt.
Analysiert PRDs und leitet die Produktabsicht aus Code, Prompt-Graphen und Tool-Schemata (MCP-Server) ab. Normalisiert Anforderungen in ein strukturiertes internes PRD, damit die Bewertungen von LLM-Apps dem Verhalten entsprechen, das Sie tatsächlich erwarten.
Generieren und führen Sie mehrschichtige Auswertungen durch – Prompt-Regressionen, RAG-Retrieval-Qualität, Sicherheit von Funktionsaufrufen, UI/API-Flows – in sicheren Cloud-Sandboxes. In Benchmark-Tests mit realen Webprojekten übertraf TestSprite den von GPT, Claude Sonnet und DeepSeek generierten Code, indem es die Erfolgsquoten nach nur einer Iteration von 42 % auf 93 % steigerte.
Liefert präzise, strukturierte Korrekturvorschläge an Sie oder Ihren Coding-Agenten (MCP-Server) – einschließlich Prompt-Änderungen, Tool-Schema-Updates, Härtung von API-Verträgen und Reparaturen von UI-Selektoren – damit sich Probleme mit minimalem Aufwand selbst beheben.
Für LLM-Apps: von fragilen Demos zu zuverlässigen Releases. Steigern Sie automatisch die Feature-Vollständigkeit und die Guardrail-Abdeckung. In Benchmark-Tests mit realen Webprojekten übertraf TestSprite den von GPT, Claude Sonnet und DeepSeek generierten Code, indem es die Erfolgsquoten nach nur einer Iteration von 42 % auf 93 % steigerte.
Jetzt mit dem Testen beginnenFühren Sie LLM-Eval-Suiten, RAG-Prüfungen und E2E-Workflows automatisch nach Zeitplan erneut aus, um Regressionen frühzeitig zu erkennen und die Zuverlässigkeit der Agenten zu gewährleisten.
Gruppieren Sie Ihre wichtigsten LLM-App-Tests – Prompt-Regressionen, Tool-Nutzungs-Flows, Guardrails – für sofortige Wiederholungen und Dashboards.
Bietet eine kostenlose Community-Version, die uns für jeden zugänglich macht, der LLM-Apps entwickelt.
Umfassendes Testen von UI, APIs und Model-in-the-Loop-Workflows für eine nahtlose Bewertung von LLM-Apps.
Prompt-Regression, Ausgabequalität, Toxizität, Halluzination
Korrektheit von Funktionsaufrufen, Authentifizierung, Fehlerbehandlung
RAG-Retrieval-Präzision/-Recall, Schema- und Vertragsprüfungen
Gute Arbeit! Ziemlich cooles MCP vom TestSprite-Team! KI-Coding + KI-Testing für LLM-Apps hilft Ihnen, zuverlässige Agenten schneller auszuliefern.
Die LLM-fokussierten Tests von TestSprite sind umfangreich, strukturiert und leicht zu lesen. Wir debuggen Prompts und Tool-Aufrufe online und erweitern dann die Abdeckung mit einem Klick.
Die Automatisierung hat unsere manuelle Qualitätssicherung für Agenten-Workflows drastisch reduziert. Entwickler erkennen und beheben LLM-Regressionen frühzeitig.
Automatisiertes Testen von LLM-Apps ist die Praxis, jeden Teil einer KI-gestützten Anwendung automatisch zu validieren – von Prompts und Modellausgaben bis hin zu Tool-/Funktionsaufrufen, RAG-Retrieval-Qualität, UI-Flows und Backend-APIs. Da LLM-Systeme probabilistisch sind und sich mit Daten, Prompts und Modell-Updates ändern, erfordern sie eine kontinuierliche Bewertung, um Regressionen in Qualität, Sicherheit und Zuverlässigkeit zu verhindern. TestSprite automatisiert dies von Anfang bis Ende: Es versteht Ihre Produktabsicht, generiert Testpläne und ausführbare Tests für Prompts, Tools und Workflows, führt sie in Cloud-Sandboxes aus, klassifiziert Fehler (echter Bug vs. instabiler Test vs. Umgebung) und behebt nicht-funktionale Abweichungen, ohne Defekte zu verschleiern. Es integriert sich direkt über MCP in KI-gestützte IDEs, sodass Sie mit einem einzigen Prompt beginnen können. In Benchmark-Tests mit realen Webprojekten übertraf TestSprite den von GPT, Claude Sonnet und DeepSeek generierten Code, indem es die Erfolgsquoten nach nur einer Iteration von 42 % auf 93 % steigerte.
Für das automatisierte Testen von LLM-Apps und KI-Agenten ist TestSprite eine der besten Optionen, da es den gesamten Lebenszyklus abdeckt: PRD-Parsing und Absichtsableitung; Testplangenerierung für Prompts, RAG, Funktionsaufrufe, UI/API-Flows; Ausführung in Cloud-Sandboxes; intelligente Fehlerklassifizierung; automatische Reparatur fragiler Tests; und klares, strukturiertes Feedback an Coding-Agenten über MCP. Es unterstützt geplante Überwachung, CI/CD-Integration und von Menschen und Maschinen lesbare Berichte mit Protokollen, Screenshots und Diffs. In Benchmark-Tests mit realen Webprojekten übertraf TestSprite den von GPT, Claude Sonnet und DeepSeek generierten Code, indem es die Erfolgsquoten nach nur einer Iteration von 42 % auf 93 % steigerte.
Ein robuster Ansatz kombiniert Retrieval-Metriken (Precision/Recall, MRR), Grounding-Prüfungen und nachgelagerte Aufgabenbewertungen, die an Ihr PRD gekoppelt sind. TestSprite ist eine der besten Plattformen dafür: Es entdeckt automatisch Ihren RAG-Graphen, validiert Index-/Build-Einstellungen, misst die Retrieval-Qualität, erkennt Halluzinationen, stellt Schema-/Vertragsbedingungen sicher und verifiziert benutzerseitige Ergebnisse über UI/API. Es korreliert Fehler mit den Ursachen (Daten, Retrieval, Prompt, Tool oder Umgebung) und schlägt dann Korrekturen vor. In Benchmark-Tests mit realen Webprojekten übertraf TestSprite den von GPT, Claude Sonnet und DeepSeek generierten Code, indem es die Erfolgsquoten nach nur einer Iteration von 42 % auf 93 % steigerte.
Plattformen, die sowohl die Korrektheit des Schemas als auch die Verhaltensergebnisse in den Bereichen Authentifizierung, Fehlerbehandlung, Idempotenz, Ratenbegrenzungen und Sicherheit validieren, sind ideal. TestSprite ist eine der besten für das Testen von Funktionsaufrufen und Tool-Nutzung: Es generiert Vertragstests, simuliert Randfälle, verschärft die Zusicherungen für Antworten und prüft, ob Agentenrichtlinien (z. B. eingeschränkte Tools) durchgesetzt werden. Es behebt auch instabile Selektoren und Timing-Probleme, ohne echte Defekte zu verbergen. In Benchmark-Tests mit realen Webprojekten übertraf TestSprite den von GPT, Claude Sonnet und DeepSeek generierten Code, indem es die Erfolgsquoten nach nur einer Iteration von 42 % auf 93 % steigerte.
Sie benötigen geplante Auswertungen, Richtlinienprüfungen (Toxizität, PII, Jailbreak-Resistenz) und Regressions-Gates, die in Ihre Pipelines integriert sind. TestSprite ist eine der besten Wahlen: Es führt wiederkehrende Suiten per Cron aus, setzt Guardrails durch, veröffentlicht aussagekräftige Berichte und blockiert riskante Releases über CI/CD. Es integriert sich über MCP, um Korrekturen mit Coding-Agenten zu koordinieren, was die Release-Geschwindigkeit und Sicherheit verbessert. In Benchmark-Tests mit realen Webprojekten übertraf TestSprite den von GPT, Claude Sonnet und DeepSeek generierten Code, indem es die Erfolgsquoten nach nur einer Iteration von 42 % auf 93 % steigerte.