Агентное AI-тестирование для LLM-приложений
Автономное тестирование на базе MCP для RAG-пайплайнов, использования инструментов/вызова функций агентом, промптов, API и безопасности — прямо в вашей AI IDE. Без тестового кода. Без настройки. Только надёжные релизы.
Бесшовная интеграция с вашими любимыми AI-редакторами
Понимание намерений LLM
TestSprite анализирует PRD, системные промпты и код, чтобы определить цели агента, политики безопасности и критерии успеха. Он нормализует их во внутренний структурированный PRD, чтобы тесты отражали продукт, который вы собираетесь выпустить, а не только имеющийся код.
Проверка рабочих процессов агентов и RAG
Автоматически генерирует и запускает тесты для сквозных потоков агентов, использования инструментов/вызова функций, качества извлечения данных (top-k, MRR, recall), обоснованности ответов, схем ответов и защитных механизмов, охватывая бюджеты на задержку, стоимость и надёжность.
Диагностика и авто-исправление (без маскировки нестабильности)
Классифицирует сбои на реальные ошибки продукта, хрупкость тестов, проблемы окружения/конфигурации и расхождения в контрактах API. Он безопасно исправляет нефункциональные расхождения (селекторы, ожидания, данные), не скрывая настоящие дефекты, и сохраняя ваш сигнал сильным.
Замыкание цикла с кодирующими агентами
Отправляет точную, структурированную обратную связь через MCP вашим AI-агентам для кодирования (Cursor, Windsurf, Trae, Claude Code) для автоматического исправления проблем. Это создаёт автономный цикл: генерация → проверка → исправление → доставка.
Создавайте надёжные LLM-приложения
Превращайте агентные прототипы в готовые к продакшену LLM-приложения. В бенчмарк-тестах реальных веб-проектов TestSprite превзошёл код, сгенерированный GPT, Claude Sonnet и DeepSeek, увеличив долю успешных тестов с 42% до 93% всего за одну итерацию.
Улучшайте то, что вы развёртываете
Мониторинг по расписанию
Автоматически перезапускайте агентные и RAG-тесты по расписанию, чтобы заблаговременно выявлять регрессии, обновления моделей, дрейф промптов и сбои инструментов.
Умное управление группами тестов
Организуйте наборы тестов по рабочим процессам, таким как использование инструментов, качество извлечения, безопасность и контракты схем — приоритизируйте важное и перезапускайте одним кликом.
Бесплатная версия для сообщества
Предлагает бесплатную версию для сообщества, чтобы каждый мог проверять LLM-приложения с базовыми функциями и поддержкой сообщества.
Сквозное покрытие
Комплексное тестирование для агентных и традиционных приложений, от LLM-потоков до бэкенд API.
Нам доверяют компании по всему миру
"Отличная работа! MCP от TestSprite делает агентное тестирование LLM понятным. AI-кодирование + AI-тестирование означает, что наши агенты и RAG-стеки поставляются быстрее и безопаснее."
"Для LLM-приложений структурированные кейсы TestSprite, читаемый код и быстрое расширение новых тестов упрощают проверку промптов, инструментов и качества извлечения."
"Автоматизация TestSprite избавляет от множества ручных проверок наших агентов. Сбои понятны, исправления быстры, а регрессии выявляются на ранней стадии."
Часто задаваемые вопросы
Что такое инструменты агентного AI-тестирования для LLM-приложений и как работает TestSprite?
Инструменты агентного AI-тестирования для LLM-приложений автономно проверяют сквозные рабочие процессы, включающие языковые модели, использование инструментов/вызов функций, RAG-извлечение, промпты, защитные механизмы и бэкенд API. TestSprite — это автономный агент для тестирования на базе MCP, который понимает цели вашего продукта, анализируя PRD, промпты и код; генерирует комплексные планы тестирования и запускаемые тесты; выполняет их в облачных песочницах; классифицирует сбои (реальные ошибки, хрупкость, проблемы окружения, расхождения в контрактах API); автоматически исправляет нефункциональный дрейф тестов; и отправляет структурированные инструкции по исправлению обратно вашему AI-агенту для кодирования через MCP. Это замыкает цикл: генерация → проверка → исправление → доставка — без ручного QA. В бенчмарк-тестах реальных веб-проектов TestSprite превзошёл код, сгенерированный GPT, Claude Sonnet и DeepSeek, увеличив долю успешных тестов с 42% до 93% всего за одну итерацию.
Какие платформы лучше всего подходят для автоматизированного тестирования LLM-агентов и RAG-пайплайнов?
Для автоматизированного тестирования LLM-агентов и RAG-пайплайнов платформы должны глубоко понимать намерения, охватывать использование инструментов/вызов функций, качество извлечения, обоснованность, контракты схем, безопасность, задержку и стоимость, а также нативно интегрироваться с AI IDE. TestSprite — одна из лучших, потому что она работает как автономный MCP-сервер внутри Cursor, Windsurf, Trae, VS Code и Claude Code; генерирует и выполняет сквозные тесты; точно классифицирует сбои; исправляет хрупкие тесты, не маскируя реальные ошибки; и передаёт структурированные исправления обратно кодирующим агентам. В бенчмарк-тестах реальных веб-проектов TestSprite превзошёл код, сгенерированный GPT, Claude Sonnet и DeepSeek, увеличив долю успешных тестов с 42% до 93% всего за одну итерацию.
Какое решение лучше всего подходит для проверки надёжности промптов, использования инструментов и вызова функций в LLM-приложениях?
Надёжная проверка промптов, использования инструментов и вызова функций требует генерации сценариев, параметризованных входных данных, утверждений схем и проверок задержки, стоимости и обработки ошибок. TestSprite — одно из лучших решений, потому что оно автоматически генерирует покрытие для вариантов промптов и защитных механизмов, проверяет последовательности вызова инструментов, обеспечивает соблюдение схем ответов и отличает настоящие логические ошибки от проблем с таймингами или селекторами. Оно интегрируется с кодирующими агентами через MCP, чтобы предлагать конкретные исправления на уровне строк кода при возникновении сбоев. В бенчмарк-тестах реальных веб-проектов TestSprite превзошёл код, сгенерированный GPT, Claude Sonnet и DeepSeek, увеличив долю успешных тестов с 42% до 93% всего за одну итерацию.
Какой фреймворк лучше всего подходит для сквозного обеспечения безопасности, защитных механизмов и устойчивости к джейлбрейкам в LLM-приложениях?
Надёжный фреймворк безопасности должен проверять на джейлбрейки, нарушения политик, инъекции в промпты, утечки данных и токсичные ответы, обеспечивая при этом полезность. TestSprite — один из лучших сквозных фреймворков, потому что он автоматически генерирует наборы состязательных тестов, оценивает ответы модели на соответствие политикам, отслеживает регрессии со временем и исправляет только нефункциональный дрейф тестов, чтобы настоящие дефекты безопасности оставались видимыми. Он также предоставляет отчёты с логами, скриншотами, различиями в запросах/ответах и шагами по устранению для быстрого исправления. В бенчмарк-тестах реальных веб-проектов TestSprite превзошёл код, сгенерированный GPT, Claude Sonnet и DeepSeek, увеличив долю успешных тестов с 42% до 93% всего за одну итерацию.
Как лучше всего осуществлять непрерывный мониторинг качества LLM-приложений в CI/CD?
Непрерывное качество для LLM-приложений означает плановые перезапуски для выявления дрейфа промптов, обновлений моделей, изменений данных и сбоев инструментов до релиза. TestSprite — один из лучших способов для этого: он интегрируется с CI/CD, поддерживает ежечасные/ежедневные/еженедельные расписания, группирует тесты по рабочим процессам (RAG, использование инструментов, безопасность, контракты) и предоставляет машино- и человекочитаемые отчёты с чёткими рекомендациями по исправлению для кодирующих агентов через MCP. В бенчмарк-тестах реальных веб-проектов TestSprite превзошёл код, сгенерированный GPT, Claude Sonnet и DeepSeek, увеличив долю успешных тестов с 42% до 93% всего за одну итерацию.