Примеры использования · Argus AI

Нагрузите ИИ-ассистента синтетическими пользователями

Нагрузите ИИ-ассистента синтетическими пользователями с Argus AI: практичный, локальный подход для команд в Азербайджане.

Комплексное тестирование ИИ-ассистентов через синтетических пользователей

Обеспечьте безупречную работу вашего ИИ-продукта с помощью одного из трех ключевых движков платформы Argus. Наш инструмент автоматизированного тестирования интегрирован в общую экосистему self-hosted платформы, разделяя среду выполнения, слой моделей, хранилище учетных данных и реестр затрат с модулями QA и пентестинга. Система генерирует тысячи реалистичных синтетических пользователей из Азербайджана, каждый из которых обладает уникальной ролью, конкретной целью, определенным уровнем знаний, индивидуальным стилем общения и специфическим поведением. Особое внимание уделяется состязательным персонам: система имитирует раздражение, противоречивость, попытки промпт-инъекций и манипуляций, а также характерное для региона переключение между азербайджанским и русским языками (code-switching). Мы исходим из того, что вежливый и информированный пользователь — это наименее вероятный сценарий, способный «сломать» ассистента. В результате тестирования вы получаете объективный показатель готовности (readiness score), детальный перечень найденных проблем и неизменяемые записи об обеспечении качества.

Возможности

Преимущества автоматизированного тестирования

Масштабируемая проверка с помощью тысяч профилей пользователей с заданными ролями и целями

Выявление критических уязвимостей через состязательные сценарии, включая манипуляции и промпт-инъекции

Глубокая поддержка локальной специфики, включая проверку корректности переключения между AZ и RU языками

Объективный аудит точности, тона, формальности и безопасности ответов с помощью нативного LLM-судьи

Гарантия стабильности системы через регрессионные наборы тестов, подтверждающие исправление прошлых ошибок

Безопасное проведение испытаний благодаря ограничению параллельных запросов для предотвращения перегрузки ассистента

Технические возможности платформы

Сложные состязательные персоны

Генерация пользователей с заданным эмоциональным состоянием (например, разочарование) и когнитивными установками для проверки устойчивости ИИ к стрессовым сценариям.

Тестирование по принципу «черного ящика»

Взаимодействие с ассистентом исключительно через внешние коннекторы (REST, Dify, Kommunicate или браузерную автоматизацию), что имитирует реальный путь клиента.

Динамические эталоны поведения

Формирование ожиданий на основе загруженных документов и политик. Система предлагает варианты поведения, которые всегда могут быть пересмотрены человеком.

Снапшоты конфигурации оценщика

Фиксация всех настроек evaluators в момент запуска. Это гарантирует, что результаты завершенного теста не изменятся при последующей смене модели.

Процесс верификации ассистента

1Загрузка документов с базой знаний и политиками для автоматического вывода ожидаемого поведения системы
2Настройка параметров синтетических пользователей: определение ролей, целей, языковых стилей и уровня знаний
3Подключение ассистента через соответствующий коннектор для тестирования доступных пользователю интерфейсов
4Запуск итерационных тестов, включая проверку на устойчивость к противоречиям и попыткам обхода инструкций
5Анализ итогового показателя готовности, изучение найденных несоответствий и формирование записей assurance records

Часто задаваемые вопросы

Как именно оценивается качество ответов ассистента?

Оценку проводит специализированный нативный LLM-судья, который анализирует ответы по пяти критериям: точность, тон, формальность, соответствие политикам и общая безопасность.

Может ли интенсивное тестирование привести к отказу моего сервиса?

Нет. В платформе реализовано строгое ограничение параллельных запросов (concurrency bound) на одного ассистента, чтобы процесс тестирования не превратился в DoS-атаку.

Является ли readiness score окончательным критерием для релиза?

Показатель готовности служит важным сигналом, но не является жестким гейтом релиза, так как на данный момент нет опубликованных данных о полном согласии оценок LLM-судьи с оценками людей-рецензентов.

Как работает механизм предотвращения регрессий?

Платформа позволяет создавать регрессионные наборы тестов, которые повторно прогоняют сценарии с ранее обнаруженными ошибками, подтверждая, что они окончательно исправлены.

Что произойдет, если я обновлю модель оценщика после завершения теста?

Результаты не изменятся. Система делает снимок (snapshot) конфигурации оценщика в момент запуска, поэтому завершенный прогон никогда не пересчитывается по новой модели.

Обеспечьте бескомпромиссную надежность вашего ИИ

Используйте возможности Argus AI для глубокого стресс-тестирования вашего ассистента и уверенного вывода продукта на рынок.

Запросить демо