上线前测试不充分，问题会直接暴露给客户。
某家电客户上线前的一轮自动化测试中，28 条用例全部未通过，主要短板是故障咨询应答不达标，问题在上线前被拦下。Agent 上线不能止于流程搭建，上线前需充分测试，上线后需持续监控。
每个 Agent 上线，都要过六道关口。
六道关口覆盖 Agent 从搭建、上线到运营的完整周期。用例先生成，批量验收再压测稳定性，灰度和回归控制版本风险，上线后由工单与质检持续兜底。
AI 生成测试用例
AI 读懂流程引擎配置和业务场景，几分钟生成上百条用例。还可输入 SOP、客户资料包、历史对话、新旧版本差异作为依据，结果不满意可对话调整、重新生成。
上线前批量验收
单轮通过看似达标，但大模型每次输出存在波动。设定轮数与并发跑多轮，逐条判断回复是否正确，筛出未通过的用例修正，合格用例纳入回归集。
上线前灰度测试
既要验证新版又要避免影响线上。开启灰度密钥，仅持有密钥的会话进入新版，其余会话维持原版。效果可对比，一键关闭即回退正式版。
上线中回归测试
新版一改，老功能可能悄悄坏。回归集跟版本绑定，上线前强制跑：不少于 50 条、通过率必须 100% 才放行。每次结果归档，质量怎么变的可追溯。
放行前强制AI 工单
AI 应答出错难以避免，问题在于客户缺少反馈渠道。客户在对话中点踩后，工单同步进入调优中心和客户侧看板，处理完成后回执状态，问题闭环处理。
上线后AI 质检
人工质检成本高、覆盖有限。建立质检模板，对线上对话批量抽检，输出会话数与未通过比例，支持二次复检，人工客服与 AI 客服统一标准。
上线后把关键环节摊开，看看它们在产品里长什么样。
顺着前面的六道关口往下看：先生成用例，再做批量验收和灰度验证，发版前回归卡口，上线后工单继续跟；最后结果会自动汇成一份交付凭证。
用例生成：先把可能问法摊开，再决定什么算通过
不是从空白表格开始补测试。系统直接读流程节点和新增分支，把高频问法、边界问法先拉出来；人只需要做采纳、拒绝和微调。
批量验收：多轮并发跑，把波动拦在上线前
要压住输出波动，靠的是量。8 路浏览器并发跑同一批用例，每一路独立判断回复是否达标。
灰度对比：新版先吃小流量，确认稳定再放量
放量的底气来自比对。5% 的流量走新版 v2.4、95% 留在旧版 v2.3，两条线的表现实时摆在一起看。
回归测试：修过的问题，下次发版必须再跑一遍
新版不是只看新增功能。历史 Badcase 会自动并进回归集，新版本一跑，只要有一条没过，也先拦住不放行。
AI 工单：客户点踩之后，不再靠群里追着问
问题一旦出现，来源、会话、责任人和处理状态都落在同一条线上。修完自动回流到回归集，下次发版继续盯。
验收报告：跑完自动汇总成一份交付凭证
能交给客户的，是结论。报告把通过率、失败归因、耗时汇到一起，可读、可追溯，直接作为交付凭证。
每天打开，就知道你的 AI 员工今天健不健康。
客户无需询问。一块看板呈现当天为该 Agent 执行的动作、五个维度的各项进展和健康度评分。
让句子守护把住你的 Agent 质量底线。
从一个 AI 角色起步，逐步扩展到多个 Agent。每一个上线前过完六道关口，上线后持续盯着，做了什么客户都看得见。