AI 代理上線前的最後防線：微軟 ASSERT 如何用一句話抓出潛在風險

專為「應用特有風險」設計的照妖鏡

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 。

不只是測試：打造完整的 AI 代理信任閉環

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 。