👥 加入交流群
购课后，欢迎加入专栏交流群，> 戳此加入 <
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
AI 导学
接口返回 200，Agent 就完成任务了吗？在人工智能应用中，请求成功不等于业务合格。这门课将“快、稳、准、省”转化为可验收指标，帮你理解 TTFT、TPOT、Goodput 及成功业务成本等关键度量，建立区分流程完成与结果合格的性能判断标准。通过 RESAR 七步分析法，串联压测数据、执行轨迹与评测结果，从端到端时延拆分到定向 Trace 分析，掌握用证据定位模型推理或编排瓶颈的基本方法。课程以客服工单 Agent 为主线，覆盖单智能体到多智能体协作及 RAG 架构升级，助你建立可复用的性能测试与持续评估认知。
课程介绍
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，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。
课程目录
适合人群
订阅须知
高楼
盾山科技 CEO，7DGroup 创始人
