LaVague项目测试模块优化方案解析

在开源项目LaVague中，测试模块lavague-tests作为评估AI代理在特定网站和用例表现的重要工具，其功能完善和报告优化对于开发者体验至关重要。本文将深入分析测试模块的改进方向和技术实现方案。

测试模块现状分析

当前测试模块能够执行基础的功能验证，例如通过lavague-tests -s google.com命令测试从Google跳转到LaVague.ai网站的能力。测试报告会显示：

• 目标URL验证结果
• 操作状态（成功/失败）
• 总体通过率

核心改进方向

模型配置灵活性提升

多级配置体系设计：

1. 命令行参数：最高优先级，直接覆盖其他配置
2. 站点级配置：针对特定测试站点的个性化设置
3. 模块级默认配置：基础默认值，作为最终回退方案

这种分层设计既保证了灵活性，又提供了合理的默认值，符合现代开发工具的设计理念。

测试报告增强

新增关键指标：

• 模型信息：明确显示测试使用的LLM、多模态LLM和嵌入模型
• Token消耗：记录各模型的实际token使用量
• 成本估算：基于llama-index支持的模型和定价配置自动计算

技术实现要点：

• 需要完善token计数机制
• 定价信息需维护在pricing_config.yaml中
• 考虑添加token消耗和成本作为可测试条件

技术实现建议

对于报告生成，当前基于字符串拼接的方式虽然简单直接，但建议考虑以下优化路径：

1. 结构化报告对象：先构建结构化数据，再转换为多种输出格式
2. 模板引擎应用：使用Jinja2等模板引擎提高报告可定制性
3. 可视化增强：支持控制台彩色输出和HTML报告生成

扩展思考

测试模块可以进一步发展为：

• 基准测试工具：比较不同模型组合的表现
• 回归测试框架：保障核心功能的稳定性
• 成本优化工具：帮助开发者选择最具性价比的模型组合

这些改进将使LaVague项目不仅是一个强大的AI代理框架，更能提供完善的开发者工具链，显著提升项目在开发者社区的吸引力。

通过上述优化，LaVague测试模块将变得更加强大和易用，为项目生态的发展奠定坚实基础。