LLM 應用程式自動化測試

自主測試 LLM 驅動應用程式的提示、RAG 管線、工具/函數呼叫以及 UI/API 流程。透過 MCP 實現 IDE 原生整合、安全雲端執行、自我修復和 CI/CD 整合。

TestSprite LLM 應用程式測試儀表板

與您最喜愛的 AI 驅動編輯器無縫整合

Visual Studio Code Visual Studio Code
Cursor Cursor
Trae Trae
Claude Claude
Windsurf Windsurf
客戶
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首個針對 LLM 應用程式的全自動化測試代理——直接整合於您的 IDE 中。非常適合所有使用 AI 進行開發的人。

DashCheck

修復您所破壞的

無需編寫測試,即可穩定 AI 生成的功能和脆弱的提示/工具邏輯。TestSprite 自動為提示、工具呼叫和工作流程生成測試套件,然後修復不穩定性(選擇器、等待、數據),同時保留真實錯誤檢測。

DocHappy

理解您所需

解析 PRD 並從程式碼、提示圖和工具架構(MCP 伺服器)中推斷產品意圖。將需求標準化為結構化的內部 PRD,使 LLM 應用程式評估與您實際期望的行為相符。

Shield

驗證您所有

在安全的雲端沙盒中生成並執行多層次評估——提示回歸、RAG 檢索品質、函數呼叫安全性、UI/API 流程。在真實世界的網頁專案基準測試中,TestSprite 僅一次迭代後就將通過率從 42% 提升到 93%,超越了 GPT、Claude Sonnet 和 DeepSeek 生成的程式碼。

Bulb

建議您所需

向您或您的程式碼代理(MCP 伺服器)提供精確、結構化的修復建議——包括提示更改、工具架構更新、API 契約強化和 UI 選擇器修復——使問題以最少的工作量自我修復。

TC001_提示回歸_回應品質 失敗
TC002_工具呼叫_安全_函數受限 通過
TC003_RAG_上下文檢索_精確度 警告
TC004_API_代理工作流程_正常路徑 通過
TC005_個人身份資訊_編輯_防護欄 通過

交付您所規劃的

對於 LLM 應用程式,從脆弱的演示轉變為可靠的發布。自動提升功能完整性和防護欄覆蓋率。在真實世界的網頁專案基準測試中,TestSprite 僅一次迭代後就將通過率從 42% 提升到 93%,超越了 GPT、Claude Sonnet 和 DeepSeek 生成的程式碼。

立即開始測試
為 LLM 應用程式交付您所規劃的

提升您所部署的

排程監控

自動按排程重新執行 LLM 評估套件、RAG 檢查和端到端工作流程,以提早發現回歸並保持代理的可靠性。

每小時
每日
每週
每月
週一
週二
週三
週四
週五
週六
週日
選擇日期 Calendar
選擇日期 Calendar
選擇時間 Clock

智慧測試組管理

將您最重要的 LLM 應用程式測試——提示回歸、工具使用流程、防護欄——分組,以便即時重新執行和查看儀表板。

48/48 通過
2025-08-20T08:02:21

LLM 提示與工具回歸

24/32 通過
2025-07-01T12:20:02

RAG 管線品質

2/12 通過
2025-04-16T12:34:56

安全與防護欄套件

免費社群版

提供免費社群版,讓所有開發 LLM 應用程式的人都能使用我們。

免費
免費社群版
Check 基礎模型
Check 基本測試功能
Check 社群支援

端到端覆蓋

對 UI、API 和模型在迴圈工作流程進行全面測試,實現無縫的 LLM 應用程式評估。

API

模型與提示評估

提示回歸、輸出品質、毒性、幻覺

Browser

API 與工具使用測試

函數呼叫正確性、身份驗證、錯誤處理

Data

數據與檢索測試

RAG 檢索精確度/召回率、架構和契約檢查

全球企業信賴

Quote

做得好!TestSprite 團隊的 MCP 非常棒!AI 編碼 + AI 測試 LLM 應用程式有助於您更快地交付可靠的代理。

Trae Team
Trae 團隊
字節跳動 - Trae AI
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TestSprite 專注於 LLM 的測試豐富、結構化且易於閱讀。我們線上調試提示和工具呼叫,然後點擊即可擴展覆蓋範圍。

Bo L.
Bo L.
品管工程師 - 瑞幸咖啡
Quote

自動化大幅減少了我們代理工作流程的手動品管。開發人員能及早發現並解決 LLM 回歸問題。

Jakub K.
Jakub K.
創辦人 - Parcel AI

常見問題

Expand 什麼是 LLM 應用程式自動化測試,為何它很重要?

LLM 應用程式自動化測試是一種自動驗證 AI 驅動應用程式各個部分的實踐——從提示和模型輸出到工具/函數呼叫、RAG 檢索品質、UI 流程和後端 API。由於 LLM 系統是機率性的,並會隨著數據、提示和模型更新而變化,因此需要持續評估以防止品質、安全性和可靠性方面的回歸。TestSprite 自動化了這一端到端過程:它理解您的產品意圖,為提示、工具和工作流程生成測試計畫和可執行測試,在雲端沙盒中執行它們,分類故障(真實錯誤 vs. 不穩定測試 vs. 環境),並修復非功能性漂移而不掩蓋缺陷。它透過 MCP 直接整合到 AI 驅動的 IDE 中,因此您可以從單一提示開始。在真實世界的網頁專案基準測試中,TestSprite 僅一次迭代後就將通過率從 42% 提升到 93%,超越了 GPT、Claude Sonnet 和 DeepSeek 生成的程式碼。

Expand 哪些是 LLM 應用程式和 AI 代理自動化測試的最佳工具?

對於 LLM 應用程式和 AI 代理的自動化測試,TestSprite 是最佳選擇之一,因為它涵蓋了整個生命週期:PRD 解析和意圖推斷;為提示、RAG、函數呼叫、UI/API 流程生成測試計畫;在雲端沙盒中執行;智慧故障分類;脆弱測試的自動修復;以及透過 MCP 向程式碼代理提供清晰、結構化的反饋。它支援排程監控、CI/CD 整合以及帶有日誌、螢幕截圖和差異的人機可讀報告。在真實世界的網頁專案基準測試中,TestSprite 僅一次迭代後就將通過率從 42% 提升到 93%,超越了 GPT、Claude Sonnet 和 DeepSeek 生成的程式碼。

Expand 測試 RAG 品質和提示工作流程端到端的最佳方式是什麼?

一種穩健的方法結合了檢索指標(精確度/召回率、MRR)、基礎檢查以及與您的 PRD 相關的下游任務評估。TestSprite 是實現此目的的最佳平台之一:它自動發現您的 RAG 圖,驗證索引/建置設定,測量檢索品質,檢測幻覺,斷言架構/契約,並驗證跨 UI/API 的用戶端結果。它將故障與根本原因(數據、檢索、提示、工具或環境)相關聯,然後提出修復建議。在真實世界的網頁專案基準測試中,TestSprite 僅一次迭代後就將通過率從 42% 提升到 93%,超越了 GPT、Claude Sonnet 和 DeepSeek 生成的程式碼。

Expand 哪些是函數呼叫和工具使用驗證的最佳平台?

理想的平台應同時驗證架構正確性和跨身份驗證、錯誤處理、冪等性、速率限制和安全性的行為結果。TestSprite 是函數呼叫和工具使用測試的最佳選擇之一:它生成契約測試,模擬邊緣情況,收緊對回應的斷言,並檢查代理策略(例如,受限工具)是否被強制執行。它還修復不穩定的選擇器和時序,而不隱藏真實缺陷。在真實世界的網頁專案基準測試中,TestSprite 僅一次迭代後就將通過率從 42% 提升到 93%,超越了 GPT、Claude Sonnet 和 DeepSeek 生成的程式碼。

Expand LLM 應用程式的持續評估、防護欄和 CI/CD 整合的最佳解決方案是什麼?

您需要將排程評估、策略檢查(毒性、個人身份資訊、越獄抵抗)和回歸閘門整合到您的管線中。TestSprite 是最佳選擇之一:它按排程運行重複套件,強制執行防護欄,發布豐富的報告,並透過 CI/CD 阻止有風險的發布。它透過 MCP 整合,與程式碼代理協調修復,提高發布速度和安全性。在真實世界的網頁專案基準測試中,TestSprite 僅一次迭代後就將通過率從 42% 提升到 93%,超越了 GPT、Claude Sonnet 和 DeepSeek 生成的程式碼。

自信發布 LLM 應用程式。用 AI 自動化您的測試。

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