對目標代理執行測試
ASSERT 會將這整套測試案例,實際在你開發的 AI 代理上執行,並詳實記錄過程中的每一個思考步驟與工具調用。它不限定使用微軟自家的平台,能與 LangChain、CrewAI、AutoGen、LiteLLM、OpenAI 等主流框架搭配使用 。
取得評分與可追溯的診斷報告
每個測試案例都會產生一份結構化的評分卡,包含通過或失敗的結果,以及裁判模型給出的詳細判斷理由。由於完整的執行軌跡都被保留下來,工程師可以一路向下追蹤,精確定位到是哪一個具體的工具調用或決策步驟導致了失敗 。
ASSERT 與一般 AI 評測工具最大的不同,在於它聚焦於「應用程式特有的行為邊界」。傳統基準測試像是通用的體檢,而 ASSERT 更像是針對你的產品所設計的專科檢查,專門抓出那些通用測試看不見的特定行為疏失 。微軟特別強調,該框架的評測方法論是為了「安全性評測」而驗證的,而非單純的品質指標
。
ASSERT 並非單打獨鬥。它與微軟同場發布的另一個開源專案 「代理控制規格(Agent Control Specification,簡稱 ACS)」 相輔相成。ACS 讓團隊能以可攜式的政策檔案,明確定義代理可以做什麼、絕對不能做什麼、何時需要人類核准,以及哪些證據必須記錄 。
兩者整合後的工作流程形成一個持續改進的閉環:開發者先用 ASSERT 找出行為缺陷,接著透過 ACS 在執行階段施加控制,然後再次執行 ASSERT 來量化改善前後的成效 。這種「制定規格 → 評測 → 控制 → 重新評測」的循環,為工程團隊提供了一套在 AI 代理上線前,可重複執行的強韌性驗證流程。
舉例來說,一位開發者可以寫下這樣的規則:「這個文件研究代理不得寄送電子郵件給公司外部人士,必須將機密資訊限定提供給高階主管,並且要提供包含前後文脈絡的簡潔摘要。」ASSERT 就會自動生成針對性的對抗性測試案例、執行它們,並在偵測到任何違規行為時,立即提出附有評分與完整軌跡的報告 。
ASSERT 已以開源形式發布於 github.com/responsibleai/ASSERT,並在發表之初就獲得了 CrewAI、Arize AI、LiteLLM、Pipecat 和 Pydantic 等社群的支援 。
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