Agent 性能测试实战 30 讲

你将获得

工程方法：即学即用的 Agent 性能七步分析法

落地指标：把“快、稳、准、省”转化为具体测试目标

项目实例：Agent 性能项目全链路打通（含配套代码）

科学评测：串联压测数据、执行轨迹与评测结果

复用资产：项目计划、场景设计、测试报告等常用模版

讲师介绍

高楼，性能专家，架构级性能解决方案资源专家，盾山科技 CEO，7DGroup 创始人，性能标准撰写人，网名 Zee。
有 20 年以上性能测试分析调优经验，长期致力于架构级性能测试、容量水位规划、性能瓶颈分析、性能异常等技术方向。目前，他的工作重心在 AI Agent 架构设计、AI 大模型与 Agent 应用的非功能工程落地上，覆盖 AI 应用的架构设计与选型、性能需求分析与指标定义、性能测试与压测、瓶颈定位与调优、容量规划与稳定性治理、持续评估门禁建设的完整链路。
他将多年沉淀的 RESAR 性能分析七步法升级到 Agent 场景，围绕 TTFT、TPOT、Goodput、成本与质量等指标建立 AI 大模型应用的性能评估体系，能够对多种 AI 主流架构做端到端的性能分析与优化，并带队研发了压测脚本、Trace 分析、Eval 验证等配套工具链。
曾带领过 300 人以上的国内外混合团队，完整交付 40+ 项目，并多次作为出品人和讲师参与大型技术大会。

为什么做这门课

企业把 Agent 接入客服、订单查询等实际业务时，就需要回答一组具体问题：业务量上来后，还能及时、准确地完成任务吗？能支撑多少并发？每笔成功业务要花多少钱？这些问题直接关系到系统能否上线、能否持续稳定地服务用户。
但传统性能测试方法并不能照搬到 Agent 场景当中。为了帮你提升和掌握 Agent 性能分析能力，我们邀请高楼老师开设了这门课程。他将结合企业 Agent 性能测试与优化经验，带你完整做完一个性能项目。

课程如何设计

课程主项目是一个查询订单配送进度的客服工单 Agent。我们将把“快、稳、准、省”变成可验收的指标，完成单智能体性能项目，再迁移到多智能体协作和工作流加 RAG（检索增强生成）。同一个业务、两次架构升级，带你看清哪些方法可以复用、哪些风险必须补测。
课程配套提供代码、工单样本、订单与物流快照、压测脚本和实验记录，支持你跟着项目动手实践。
沿着这条项目主线，课程设计为六大部分。

第一部分：建立判断标准，弄清 Agent 性能究竟测什么
区分请求成功、流程完成、业务完成和结果合格，明确测试边界，掌握首 Token 时延、业务时延、有效吞吐和成功业务成本等指标。学会建立可信基线，识别错误率没升高、结果合格率却已下降的性能风险。
第二部分：完成测试实施，把业务要求变成可信数据
把“快、稳、准、省”写成可验收的服务级别目标，准备数据与环境，设计基准、容量、稳定性和异常场景。通过流式压测脚本采集时延、业务轨迹与结果，留下可复现、可分析的测试记录。
第三部分：走通七步分析，用证据定位瓶颈并验证优化
以 RESAR 方法为基础，从压力曲线、执行路径和业务时延逐步缩小问题范围，结合 Trace 还原轨迹、Eval 检查结果，通过定向实验验证瓶颈。再用相同业务、负载和环境配对复测，证明优化真的有效。
第四部分：迁移到不同架构，验证协作、检索与故障风险
将主项目升级为多智能体，验证调用放大、排队、级联故障与恢复；再迁移到工作流加 RAG，验证分支和关键路径。学会按架构差异补充测试，并建立持续评估门禁，让每次变更都经过达标检查。
第五部分：组织测试工具，把压测、轨迹和评测连起来
从项目问题出发选择工具，把负载、耗时、执行过程和业务结果关联起来，形成支持分析的证据链。你将知道怎样搭建最小工具组合，以及什么时候值得进一步建设平台。
第六部分：完成上线验收，把项目沉淀成持续能力
结合常见陷阱、两周 MVP 路线和上线验收模板，明确测试结论的适用范围与待补验证，形成有依据的上线判断。进一步学习如何维护指标、基线和评估流程，把一次测试沉淀为团队机制。

学完有什么收获

一套面向业务的 Agent 性能判断标准。区分请求成功、流程完成、业务完成和结果合格，把“快、稳、准、省”转化为可验收的要求。

一次完整性能项目的实践经验。走通需求、场景、执行、分析、优化与验收，获得配套代码、数据、脚本和模板。

用证据定位瓶颈、验证优化的能力。结合压力曲线、业务轨迹和结果评测，通过定向实验定位问题，再用配对复测证明效果。

向不同架构迁移的方法。理解单智能体、多智能体和工作流加 RAG 的风险差异，知道哪些资产可以复用、哪些场景必须补测。

支持上线与持续评估的工作方法。明确测试结论的条件与边界，让上线和后续变更都有可检查的放行依据。

当你下一次面对一个 Agent，就能清楚回答：它能在多大负载下，以怎样的时延、质量和成本完成业务，又有哪些风险需要继续验证。

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