端到端对话式AI自动化测试：从用户输入到系统响应的完整验证

引言

在对话式AI系统快速发展的今天，如何确保系统能够准确理解用户意图、维护对话上下文、处理异常情况，已成为测试团队面临的核心挑战。传统的对话式AI Demo测试已无法满足复杂对话场景的验证需求，我们需要一套能够模拟真实用户交互、覆盖完整对话流程的端到端测试框架。

过往的测试方式存在诸多局限性：主播加入频道需要人工操作，测试人员必须手动点击按钮、输入频道信息才能建立连接；需要人来说话，每次测试都需要测试人员亲自发声，不仅效率低下，而且无法保证测试的一致性和可重复性；多语种场景无法覆盖，当需要测试日语、英语、粤语等不同语言时，测试人员往往不具备相应的语言能力，导致测试覆盖不全；输出内容如何自动判断符合用户提问输入，系统响应的正确性只能依赖人工判断，主观性强、效率低，且无法实现大规模自动化测试。
本文将一起探讨对话式AI测试框架如何演进，逐步解决这些痛点，构建起一套端到端对话式AI的自动化测试体系。

测试框架演进路线图

 

一、测试框架的演进

 

第一阶段：基础工具验证（Postman + 集成RTC SDK的Demo）

最初的测试方式相对简单，主要依赖Postman等工具进行对话式智能体服务端API调用，配合集成Agora RTC SDK的Demo，加入相同的RTC频道进行人声说话测试，最终通过人工判断回答结果。

核心痛点：

1. 主播加入频道需要人工操作：每次测试都需要测试人员手动打开Demo应用，输入频道信息，加入频道等按钮，这一过程不仅耗时，而且无法实现自动化批量测试。

2. 需要人来说话：测试人员必须亲自发声，通过麦克风输入语音。这种方式存在明显问题：

• 测试效率极低，无法实现7×24小时无人值守测试
• 测试一致性差，不同人员、不同时间、不同环境下的语音输入存在差异
• 无法精确控制输入内容，难以构造特定的测试场景
• 无法进行大规模并发测试
• 无法进行声纹相关的测试

3. 多语种场景无法覆盖：当需要测试日语、英语、粤语、上海方言等不同语言和方言时，测试人员往往不具备相应的语言能力，导致：

• 多语种测试覆盖不全
• 无法验证系统对不同语言和方言的识别能力
• 国际化场景测试受限

4. 输出内容如何自动判断符合用户提问输入：系统响应的正确性完全依赖人工判断，存在以下问题：

• 主观性强，不同人员对同一回答的判断可能不一致
• 效率低下，需要人工逐条检查
• 无法实现自动化验证

局限性总结：整个测试过程高度依赖人工，无法实现真正的自动化测试。

 

第二阶段：脚本化测试（Python Request + 集成RTC SDK的Demo）

随着测试需求的增长，团队开始使用Python脚本化的Request方式进行测试，但仍然依赖集成RTC SDK的Demo操作和人声说话，测试结果仍需人工判断。

核心能力：

1. 多厂商管理：Python脚本有效实现了多厂商管理，可以统一管理不同厂商的信息，支持灵活的厂商切换和配置。

2. 厂商数据隔离和脱敏：框架支持厂商数据隔离和脱敏，确保不同厂商的测试数据相互独立，敏感信息得到有效保护，保障测试数据的安全性。

3. 多环境支持：支持多环境切换，确保测试可以在不同环境中进行，满足不同阶段的测试需求。

改进点：脚本化使得测试可以批量执行，多厂商管理和多环境支持大大提升了测试的灵活性和覆盖范围，但仍然需要人为介入RTC SDK的操作

 

第三阶段：引入自研SDK自动化测试工具

为了提升RTC SDK的自动化能力，团队在早些年自研首个RTC SDK自动化测试工具，本次引入该工具并增强字幕渲染的功能。这使得测试人员可以通过编码的方式，自动的控制SDK加入频道的时机，以及SDK的API调用，且直观地看到ASR识别结果和LLM返回的文本内容，大大提升了问题定位的效率。

关键突破：通过引入SDK自动化工具，且适配实时字幕渲染，测试人员可以高效率的完成RTC SDK加入频道的操作以及观察到完整的对话流程，为端到端测试奠定了基础。

 

第四阶段：自定义语料支持与实时TTS生成（Audio Device Service）

这是测试框架演进中的关键阶段，通过引入音频设备服务和实时TTS生成技术，彻底解决了”需要人来说话”、”多语种不会说”等核心痛点。

音频设备服务：实现人声输入自动化

SDK通过麦克风采集音频数据再送给后续处理模块，那么如果固定一些音频语料灌入外置声卡，然后让SDK通过采集指定声卡的音频数据就可以解决”人声说话”的问题，通过引入音频设备服务，测试框架开始支持自定义灌入语料，脚本控制语料灌入时机，这使得测试可以覆盖更多场景，包括不同方言（上海方言、湖北方言）、不同语言（日语、英语、普通话、粤语）的测试。

实时TTS生成：动态语料生成

随着TTS技术的成熟，测试框架进一步支持实时TTS生成语料。这意味着测试不再局限于预录制的音频，可以根据测试需求通过支持多语种的实时TTS服务动态生成各种语音内容。

核心突破：

1. 彻底解决”需要人来说话”的痛点：

• 通过音频设备服务，可以直接灌入预录制的音频语料，完全摆脱了对人工发声的依赖
• 测试可以7×24小时自动运行，无需人员值守
• 测试一致性大幅提升，使用固定语料或动态生成的语料确保了每次测试的输入完全一致

2. 突破”多语种不会说”的限制：

• 通过实时TTS生成，可以动态生成任意语言的语音内容，覆盖范围远超人工录制
• 不再受限于测试人员的语言能力，可以覆盖各种国际化场景

3. 端到端测试能力的完善：

• 可以模拟不同用户、不同场景的真实输入，构建完整的端到端测试能力
• 支持声纹多人场景的验证
• 可以生成各种边界场景的语料，包括语速变化、情感变化、语调变化等
• 每一轮对话都可以根据前一轮的响应动态生成新的输入，实现真正的多轮对话自动化测试

对话流测试的完善：通过自定义语料和实时TTS生成的结合，测试框架可以动态构造对话场景，支持多轮对话的自动化测试，为端到端测试奠定了坚实基础。

 

第五阶段：LLM智能判断

最新的演进阶段引入了大模型来判断回答结果。既可以通过大模型分析用户提问和Assistant回答的是否符合语义场景，同时引入多模态大模型分析系统返回的音频内容是否符合。

核心能力：

• 文本内容智能判断：通过大语言模型分析用户提问和Assistant回答的匹配度，自动验证回答的相关性、准确性和完整性。支持多轮次对话语义分析。
• 音频多模态分析：引入多模态大模型，通过分析系统返回的音频内容（PCM音频），理解音频中实际表达的内容，并与文本回答进行对比验证，确保TTS合成的语音准确传达了文本回答的内容。这确保了在语音交互场景中，系统不仅文本回答正确，语音输出也能准确传达文本内容。

端到端闭环：LLM智能判断实现了从用户输入到系统响应验证的完整闭环，包括文本和语音的多模态验证，使得端到端测试可以真正实现无人值守的自动化执行。

端到端测试流程图

 

二、其他能力的支持

除了核心的端到端对话流测试能力外，测试框架还提供了其他的辅助能力，全面保障系统的稳定性和可靠性。

 

2.1 异常参数生成

测试框架内置了异常参数生成器，可以自动对所有参数生成非法值，验证系统在异常情况下的稳定性。

异常类型：

• 参数类型错误（字符串传入数字字段）
• 参数值越界（超出允许范围的值）
• 参数缺失（必填参数为空）
• 参数格式错误（不符合规范的格式）

通过自动生成各种异常参数，可以全面验证系统的容错能力和边界处理能力。

 

2.2 崩溃自恢复测试

框架支持崩溃自恢复测试，可以验证系统在主动和被动拉起场景下的稳定性。这确保了即使在异常情况下，系统也能够自动恢复并继续提供服务，保障了系统的高可用性。

 

2.3 压力测试

测试框架支持大规模压力测试，可以：

• 并发执行多个Agent，验证系统在高并发场景下的表现
• 测试系统资源消耗和性能瓶颈
• 验证系统在极限负载下的稳定性
• 发现系统容量限制和性能衰减点

通过压力测试，可以提前发现系统在高负载下的潜在问题，确保系统能够应对实际生产环境的流量压力。

 

2.4 性能监控及时通知

框架内置了性能监控和告警机制：

• 自动记录请求响应耗时，支持存储和分析
• 自动生成HTML报表，直观展示性能数据
• 超过阈值（如3秒）自动触发机器人通知告警

通过实时监控和及时通知，测试团队可以快速发现性能问题，保障系统的响应速度和用户体验。

 

2.5 Custom LLM

框架包含了遵循OpenAI协议的custom llm，可以模拟生产环境中出现的各种异常场景，验证系统在异常情况下的处理能力。

核心能力：

1. 异常场景模拟：通过custom_llm可以构造各种异常返回，模拟真实生产环境中可能遇到的问题：

• 大模型返回非法字符，验证系统对异常字符的处理能力
• 大模型返回表情符（emoji），验证系统对特殊字符的兼容性
• 大模型返回格式异常的数据，验证系统的容错机制
• 模拟大模型返回超时、错误等异常情况
• 模拟大模型返回的chunk size过大导致的系统异常问题

2.多模态支持：

• 文本模态：支持模拟文本返回的场景
• 音频模态：支持模拟音频返回的场景

3. 历史请求存储与查询：

• 存储历史请求：Custom LLM会自动存储所有接收到的请求，包括请求体、请求头、metadata等完整信息，便于后续分析和追溯
• 查询请求体：提供查询接口，可以根据时间范围、请求ID等条件查询历史请求，支持查看完整的请求体内容
• Metadata验证：验证发送给大模型的请求中携带的metadata是否符合预期，包括验证metadata的字段、值、格式等，确保系统正确传递了必要的上下文信息

通过custom_llm开发，测试团队可以在受控环境中验证系统对各种异常场景的处理能力，提前发现和修复潜在问题，保障系统在生产环境中的稳定性和可靠性。同时，通过历史请求存储和metadata验证功能，可以确保系统在调用大模型时正确传递了所有必要的上下文信息。

测试框架整体能力图

 

结语

从最初的人工测试，到如今的端到端自动化测试，测试框架经历五个阶段的持续迭代，我们逐步解决了传统测试方式的核心痛点：主播加频道的手工操作通过自研工具自动化、需要人来说话的局限性通过音频设备服务和实时TTS生成技术解决；多语种不会说的问题通过自定义语料和动态TTS生成来扩大语种覆盖；输出内容如何自动判断符合用户提问输入通过LLM智能判断和多模态分析实现了自动化验证。

如今的测试框架从用户输入（支持多语言、多方言、动态语料生成）到系统响应（文本和音频的多模态验证），实现了端对端的对话式自动化测试。同时，框架还提供了异常参数生成、崩溃自恢复测试、压力测试、性能监控、Custom LLM等辅助能力，全面保障系统的稳定性、可靠性和性能表现。

未来，随着AI技术的不断发展，端到端对话流测试将更加智能化，可能会引入自动生成测试用例、智能分析测试结果，进一步提升测试的效率和准确性。