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很多 AI 应用的问题，不是模型完全不会回答，而是团队不知道它为什么失败：某次 Trace 中工具调用顺序错了，另一批样本里引用不完整，修复一个案例又让另一个场景退化。只看一个总分，往往无法指导下一次...
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让 AI Agent 处理 Kubernetes 告警，最难的往往不是“能不能调用 kubectl”，而是它能否在相同故障、相同证据和相同评分标准下，稳定地找出根因并提出安全的缓解方案。Project...
AI 编码 Agent 能快速生成页面，却不一定知道页面在真实浏览器中的无障碍表现：对比度、可访问名称、ARIA 用法、焦点区域和响应式布局，都可能在“代码看起来没问题”时出错。Aether WCAG...
MCP Server 最容易被忽略的问题，不是能不能返回 JSON，而是换一个 AI 客户端、模型或授权流程后，Agent 还能不能正确发现工具、填写参数并完成任务。ChatGPT、Claude、Cu...
很多 Agent 测试停留在“模型有没有调用正确工具”“最终回答是不是包含某个字符串”。这种测试对确定性函数很有用，但对真实的 Agent 工作流还不够：敏感数据可能先从工具结果进入上下文，再被模型改...
AI Agent 的测试难点，不在于能否把一次函数调用断言为 True，而在于它面对多轮对话、工具失败和任务分支时，是否仍然做出了安全且可解释的选择。传统单元测试擅长验证确定性函数，却很难描述“用户先...
可观测性平台、告警规则和根因分析 Agent 往往都在“健康”的测试环境里演示：手动调高一个延迟开关，再确认面板出现一条曲线。这种验证能证明采集链路没有断，却无法回答一个更难的问题：当线上同时有调用链...
前端改动交给 AI 编程 Agent 后，最难确认的往往不是代码有没有生成，而是页面是否真的仍能完成业务流程。单元测试能覆盖函数，端到端脚本能覆盖预先写好的选择器；可一旦需求是“下单页应清楚展示价格”...
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