当AI Agent遇上测试驱动开发：从模型崇拜到可靠系统

这场分享并没有再讨论“模型有多强”，而是把视角拉回一个更现实的问题：如何把大语言模型真正做成可靠、可迭代的产品。演讲者以行业演进为线索，提出将测试驱动开发引入AI Agent构建流程，解释为什么未来的创新更多发生在“系统层”，而不是模型本身。

从2023年回看：模型狂欢后的集体撞墙

理解这场演讲，首先要理解它的时代背景。演讲者一开场就把时间拨回到2023年——那是一个“everyone was building AI wrappers”的阶段。无数团队围绕大模型API快速封装应用，聊天机器人、自动写作工具层出不穷，增长速度惊人。

但问题也几乎同时出现：这些产品看起来很聪明，却很难长期稳定地工作。演讲者抛出一个直白的问题：“did we really hit that wall？”——我们是不是已经撞墙了？这里的“墙”，并不是模型能力的上限，而是工程和产品层面的瓶颈。

在她看来，行业很快意识到一个事实：success isn't just about the models anymore。模型依然重要，但决定产品成败的，越来越是你如何把模型嵌入到真实系统中，如何面对不确定性、失败率和成本。这种集体认知的转变，正是后面方法论出现的土壤。

这一段并没有炫耀任何新技术，而是一次冷静的反思：当红利消退，真正拉开差距的，往往是那些被忽视的“基本功”。

核心转折：把测试驱动开发引入AI产品

为什么测试如此重要？因为AI系统天生不确定。演讲者在这里提出了整场分享的第一个核心观点：“test driven development for building reliable AI products”。测试驱动开发（TDD）原本是软件工程中的经典方法：先写测试，再写实现，用测试保证行为不回退。

但在AI领域，很多团队恰恰反其道而行——先接API、先上线，再祈祷模型在真实世界里表现稳定。演讲者强调，在你“build anything production grade”之前，必须验证这些模型在你的具体场景下是否真的可用。

她把测试拆成不同阶段：在没有真实数据之前，你至少要验证核心假设是否成立；当系统开始接触真实用户数据时，就要问一个更残酷的问题——“how can you test whether this will actually work in production”。这里的测试不只是准确率，而是失败模式、边界条件，以及模型输出对下游系统的影响。

这个转折点非常关键：它标志着AI开发从“试试看”走向“工程化”。

从验证到优化：降低API依赖的工程思路

当系统进入真实运行阶段，新的问题出现了：成本、延迟，以及对外部API的强依赖。演讲中提到，一旦你积累了足够的真实数据，就可以开始重新设计系统，让它“reduce reliance on API calls”。

这并不是反对使用大模型，而是更理性地使用。通过测试，你能识别哪些步骤真的需要LLM，哪些可以用更确定、成本更低的方式解决。这种拆分，往往能显著提升系统稳定性。

演讲者指出，这个过程“is becoming even more important”，因为随着AI Agent复杂度提升，调用链条会越来越长，任何一个不稳定节点都会被放大。测试在这里不仅是质量保障工具，更是架构设计的指南。

这种思路的价值在于：它让团队从一开始就考虑规模化，而不是等问题爆炸后再被动修补。

从L2到L3：真正的创新发生在哪里

在谈到AI Agent时，演讲者用“level”来区分不同阶段。在较早阶段，一个系统可能只是“at this stage you have an llm call”，已经比传统软件前进了一大步，但仍然高度依赖人工设计流程。

而她特别强调L3阶段：“L3 however is where we see more autonomy”。在这个层级，Agent开始具备更强的自主性，能够在一定范围内自行决策和调整。她明确预判：“most innovation happen this year”，正是在这一层。

为了让观众更直观理解，她现场运行了一个工作流演示，并坦言：“for the sake of time I'm going to start running this workflow… it saves me a lot of my time”。这里的重点不是某个炫技功能，而是Agent如何在经过测试的前提下，稳定地替人完成复杂流程。

她最后提到使用的产品叫Bellum workflows，并表示会继续跟进。这一细节强化了一个信息：工具会不断变化，但方法论才是长期价值所在。

总结

这场分享最有价值的地方，不在于某个具体工具或模型，而在于一次视角的转移：从“模型有多聪明”，转向“系统是否可靠”。通过引入测试驱动开发，演讲者给AI Agent的构建提供了一条更接近成熟软件工程的路径。对读者的启发是清晰的——如果你希望AI真正走进生产环境，测试不再是可选项，而是创新本身的一部分。

关键词： AI Agent， 测试驱动开发， AI应用， 大语言模型， 可靠性工程

事实核查备注： 演讲者姓名：Anita；核心方法论：Test Driven Development；关键判断：success isn't just about the models anymore；技术概念：LLM call、L3 autonomy；演示中提到的产品名称：Bellum workflows；视频发布时间：2025-02-22