Unverified50% confidenceSolutionExact time
由于LLM的非确定性，单次测试通过无法区分80%可靠和100%可靠的系统，因此重复运行多次是Agent测试的必要方法
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50%
Confidence
Long-term
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8/7/2026
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UnverifiedLLM的非确定性（相同输入可能产生不同输出）与测试领域对可重复性的要求存在根本冲突，是AI测试Agent工程化的核心挑战74% similarUnverified经典派测试通过只验证最终状态规避脆弱性问题，但代价是测试失败时定位问题根源更困难，因为多个真实组件同时参与测试73% similarUnverifiedLLM应用的失败往往是概率性的，相同输入在不同时刻可能产生不同输出，需要建立包含准确率、幻觉率、相关性评分等指标的评估体系而非依赖传统单元测试72% similarUnverified对抗测试的效果高度依赖场景库的完备性，未被预见的攻击路径依然是盲区，单次通过测试不代表Agent在生产中永远安全71% similarVerified缓解LLM裁判不稳定的策略包括多次采样取众数、使用多个裁判模型交叉验证、设计更精细的评分维度以及保留人工复核环节71% similar
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