比武汉好

厚脸皮问一下,可以分享一下 agent 怎么测试的嘛

舔着脸问下，agent 辅助了哪些测试工作呀

熟悉 langchain+langgraph 能自己搭建辅助测试工作的 agent 这个有实际场景码

可以分享下武汉的行情吗 hhh

不咋地，大厂的外包比较累经常加班工资也不高，要不就是有好几年经验也不能拿稍微高一点，稍微高一点加班就严重

我在这就是看响应时间，各种类型的输入以及各种问题的输出准确率，能否调用工具，并发，权限安全等 主要还是业务的 agent 不是测大模型

那肯定还是

挺多了已经，基本上整个流程都可以，比如我是直接把产品给的原型网站丢给 AI 让他分析后输出一个脑图，然后看一眼熟悉下需求，然后把需求文档丢个 AI 生产测试用例和测试点，那种需要跑 agent 业务的项目，这种工作流场景比较多要经常等，WEB 端就让 AI 写一个 playwright 的脚本，晚上让电脑自己跑早上来看报告，接口的化可以找开发要接口文档没有的化就找前端要本地自己去抓，然后让 AI 写一个接口自动化的脚本，最好是之前准备了一个接口自动化的框架，让 AI 参考框架代码写，就是流式输出的接口前端很容易端，一般让 AI 跑一次进行留下脚本可以直接直接运行免得一直烧 token，如果是比较赶的项目还是点点点比较快，可以让 AI 帮你写好造数据的脚本，就省去了造数据的时间。然后最新的东西类似小龙虾或者 cc-connect 这类东西是可以直接分析要测的网站然后自己抓接口写接口用例执行去禅道 bug 但是比较吃大模型，还有就是 UI 这一块的用的多模态的模型识别 UI 然后进行操作，就写了个 app 端的 mcp，不用元素定位直接输自然语言就能测，试了一下也是很吃大模型，用 gpt5.3 识别的很快走的很舒畅，用国内的模型老是转半天

我是搭了一个平台，能写做这些
skill 和 mcp 的接入暂时还没完全做好，接入 skill 的功能得用 deepagents， ，目前从小龙虾等来看，接入 skill 和 mcp 才是 agent 的大头，其他的 AI 实际场景可以看我给另一个人的回复，说的那些都已经在公司用上了，公司目前在搭建小龙虾，到时候看看能整出什么花活

可以呀有点东西

楼主好厉害