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大模型和Agent能力评测与质量保障的前沿实践

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徐明硕

头部互联网公司研发效能领域专家

大模型和Agent能力评测与质量保障的前沿实践

收益目标：1、掌握大模型与 Agent 核心原理及主流设计模式。 2、构建大模型能力评测指标体系与数据集建设方法。 3、学习 AI 原生应用质量保障最佳实践与前沿案例。 4、理解评测基础设施架构设计与自动化评测策略。 5、获取专家指导，应对大模型应用落地质量挑战。

适应人群：1. 质量保障/测试工程师：从事软件测试、质量保障，希望掌握大模型与Agent评测方法的专业人员。 2. AI应用开发者与算法工程师：负责大模型应用落地、Agent开发，需了解能力评估与质量围栏的技术人员。 3. 研发效能工程师与技术管理者：关注AI时代研发流程变革、效能度量与质量体系建设的管理者。 4. 技术架构师/技术负责人：规划AI原生应用架构、设计评测基础设施与自动化策略的核心技术骨干。 5. AI产品经理：负责智能客服、辅助编程等AI产品设计，需理解评测指标与质量验收标准的产品人员。

关键词：企业级，大模型，RAG
开课时间 : 2026.11 深圳测试经理
AI在测试左移场景下效率提升培训

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刘老师

AI在测试左移场景下效率提升培训

收益目标：1、一套可复用的建模方法：一段业务逻辑该建成决策树、状态机还是规则引擎，三类模型的适用边界、粒度与协作方式。 2、一条完整的工程链路：模型迭代、用例生成、用例执行与结果度量的闭环，以及等价类、判定表、Pairwise 等组合策略在真实业务中的取舍。 3、一套量化 AI 产出的办法：用场景覆盖率和场景准确率把 AI 生成结果变成可评审、可验收的指标，避免「看起来对」就直接采用。 4、一组可以避开的坑：模型与代码脱节、模型缺少多方评审、只覆盖正向路径、风险场景（如资损）未经人工确认。

适应人群：

关键词：自动化测试，回归测试
开课时间 : 2026.11 北京测试经理

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