Тестирование промптов для ИИ агента

Здравствуйте.

Могу помочь с проектированием и реализацией системы автоматизированного тестирования диалогов для AI-агентов (prompt-based testing).

Решение может включать:

генерацию тест-кейсов (сценарии клиентов: продажи, поддержка, возражения и т.д.)
прогон диалогов через разные версии prompt_id
сравнение ответов (regression testing для LLM)
… оценку стабильности/качества ответов (score/criteria)
логирование изменений между версиями промпта
автоматический анализ: где промпт “просел” и что стоит улучшить

Также можно добавить модуль, который:

анализирует диалоги и предлагает улучшения промпта (self-improvement loop)

Есть опыт с LLM, prompt engineering и автоматизацией тестирования диалоговых систем.

Могу предложить архитектуру MVP и оценку после обсуждения текущей реализации

У нас уже есть почти готовое похожее решение для автоматического тестирования диалогов ИИ-менеджеров, его можно быстро адаптировать под вашу SaaS платформу и запустить первый результат, можем сейчас обсудить здесь на бирже, я на связи ))

По бюджету - 1000 грн выглядит как слишком мало для такой задачи, я бы закладывал первый рабочий этап от 32000 грн на 10 дней.

Смотрите, тут нюанс - важно тестировать не только один ответ, а стабильность сценария после каждой смены prompt_id.

Мы бы делали это как набор регрессионных тестов диалогов - симулятор клиента, разные типы продуктов, негативные ситуации, ожидаемые границы ответа, сравнение версий prompt_id и отчет об отклонениях.

Отдельно можно добавить ИИ-рецензента, который будет искать слабые места промпта и предлагать изменения для лучшей стабильности и предсказуемости ответов.
…
От вас нужны тестовый доступ к API или стенду, 5-10 реальных диалогов, примеры продуктов и критерии нежелательных ответов.

Уточню 2 момента - у вас уже есть API для запуска диалога с конкретным prompt_id, и нужно ли тестировать только текстовые ответы, или еще кнопки, статусы, передачу оператору.

Схожие примеры ниже
- https://business.ingello.com/fractal - близко к автоматизации разработки и проверки результатов ИИ
- https://business.ingello.com/vorfahr - SaaS с ИИ-частью и продуктовой логикой
- https://systems-fl.ingello.com/ua - наш профиль на FLH

В целом нормально стартовать с малого этапа - сначала 5-7 сценариев, потом расширить набор тестов под новые продукты и ситуации.

Показать оригинал

Перевести

Добрый день! Проект очень интересный и близкий к нашему направлению: AI-менеджеры, prompt engineering, тестирование диалоговых сценариев и стабилизация AI-ответов перед запуском в продакшн. Мы можем помочь продумать логику автоматизированного тестирования диалогов для ваших prompt_id / developer messages. Как видим возможную структуру решения: — создание набора тестовых сценариев для различных продуктов и типов клиентов — автоматический запуск диалогов после изменения промпта — сравнение ответов до / после изменения промпта — оценка ответов по критериям: точность, стабильность, соответствие тону, наличие нужных данных, отсутствие нежелательных формулировок — выявление "сломанных" сценариев после правок — формирование отчета по результатам тестов — AI-рекомендации по улучшению промпта для более стабильных и предсказуемых ответов. Такую систему можно строить как prompt QA / regression testing framework для AI-диалогов: с библиотекой сценариев, ожидаемыми результатами, оценкой ответов и логами изменений по каждой версии промпта. Мы можем обсудить вашу текущую логику тестирования, типы продуктов, сценарии диалогов и предложить архитектуру MVP для автоматизированного тестирования AI-менеджеров.

Показать оригинал

Перевести

Похоже, у вас уже есть сильная AI SaaS-инфраструктура, но узкое место сейчас — именно regression testing промптов после каждого изменения. Это типичная проблема для AI support/sales систем, когда даже небольшая правка в developer prompt может ломать логику диалога или изменять tone/qualification flow.

Я работал с AI-консультантами для Instagram Direct и автоматизированными воронками через Chatfuel + OpenAI + Make.com, где важно было обеспечить стабильность ответов и предсказуемое поведение AI в различных сценариях. Один из рабочих подходов здесь — построить набор тест-кейсов (role-based conversations) + автоматический прогон диалогов через OpenAI API с оценкой ответов по predefined criteria: intent match, CTA consistency, objection handling, forbidden outputs и т.д.

Также можно реализовать AI-review layer, где отдельный LLM анализирует ответы и предлагает изменения к prompt structure для более стабильного поведения модели после обновлений.

Это выглядит как хороший кейс для построения внутреннего AI QA framework под ваш SaaS, и я готов помочь продумать архитектуру и реализацию такого тестирования.

Показать оригинал

Перевести

Привет!
Задача очень знакома, вручную тестировать промпты, тут лучше всего внедрить автотесты через LLM-as-a-Judge.
Готов реализовать такой модуль для вашего SaaS. Напишите в ЛС, обсудим детали.

Показать оригинал

Перевести

Здравствуйте!

Реализовывал подобное: автоматизированное тестирование промптов через Make.com — запускается набор симулированных диалогов после каждой смены prompt_id, результаты сравниваются с эталонными ответами.

Могу построить систему: тест-кейсы по сценариям → авто-запуск диалогов → AI-анализ отклонений → конкретные рекомендации что изменить в промпте.

Готов обсудить архитектуру и начать работу.

Показать оригинал

Перевести

Доброго дня! Логика под вашу задачу:

Стек: Promptfoo (YAML-основанный, нативное A/B тестирование, side-by-side дифф вывода до/после правки промпта) + DeepEval для метрик качества (faithfulness, relevance, conversation completeness, role adherence). Тестовые наборы - JSON с user_persona + context + expected behavior + edge cases. При изменении prompt_id все сценарии прогоняются автоматически, дифф подсвечивается, регрессии видно сразу.

Для самопредложения улучшений - отдельный "critic" агент на Claude Sonnet 4.6, который читает failed test cases и возвращает structured suggestions в JSON ("добавить правило про X в системный промпт — в 7/10 тестах модель путала Y с Z"). Привязка suggestions к конкретным failed assertions, не общие советы.

Опционально: интеграция с вашим prompt_id workflow OpenAI через API — версионирование промптов и автоматический rollback при падении метрик ниже threshold.

Неделю назад занял 3-е место соло на AI Agent Olympics Hackathon Milan AI Week 2026 (731 команда, крупнейшее AI-событие Европы) - построил adversarial multi-agent систему с встроенным eval-слоем. Full-time AI engineer 1+ год. MSc Strategic PM, PRINCE2.
…
Цена: 18 000-25 000 грн в зависимости от количества test cases и product types, 10-14 дней с документацией.

Кейсы в профиле

Показать оригинал

Перевести

Добрый день! 👋

Интересная задача — автоматизированное тестирование диалогов это то, где можно реально сэкономить десятки часов в неделю.

Реализуем систему, которая сама запускает сценарии через ваш промпт, сравнивает ответы до/после изменений и подчеркивает деградацию. Отдельный ИИ-агент анализирует результаты и предлагает конкретные правки в промпте для лучшей стабильности.

Детали обсудим в личной переписке 🤝

Показать оригинал

Перевести

Здравствуйте! Мы — команда разработчиков с 4-летним опытом создания автономных скриптов, ботов и систем обработки текстовой информации. Качественная работа ИИ-агента критически зависит от точности формулировки промптов и предсказуемости его поведения в различных условиях. Мы возьмем на себя полное тестирование вашей системы, проверим реакцию ИИ на нестандартные или провокационные запросы пользователей, а также настроим логику фильтрации выходных данных. При необходимости автоматизируем процесс оценки ответов с помощью Python. Результатом нашей работы станут полностью оптимизированные, готовые к продакшену промпты и детальный отчет о поведении ИИ. Давайте обсудим задачи и текущие архитектурные решения в личных сообщениях!

Показать оригинал

Перевести

Здравствуйте! Наша команда имеет 4 года опыта в автоматизации процессов, разработке умных ботов и работе с данными на Python. Мы профессионально занимаемся интеграцией языковых моделей и промпт-инжинирингом, поэтому тестирование и калибровка промптов для вашего ИИ-агента — это наша профильная задача. Мы подойдем к процессу системно: разработаем тестовые сценарии, проведем стресс-тестирование на основе подготовленных датасетов, минимизируем галлюцинации модели и настроим четкое следование системным инструкциям (system prompts). Обеспечим высокую релевантность, стабильность ответов и оптимизируем затраты токенов API. Готовы начать тестирование первых гипотез уже сегодня. Когда вам удобно обсудить логику агента в чате?

Показать оригинал

Перевести

Здравствуйте, Александр!

Задача очень знакома и актуальна. Ручное тестирование промптов на разных ветках диалога для SaaS — это действительно узкое место, которое отнимает время.

Предлагаю реализовать автоматизированный фреймворк тестирования по принципу "LLM-as-a-Judge" (ИИ-Оцениватель) на Python.

Как это будет работать технически:

Тест-кейсы: Мы создаем JSON/CSV файл с эталонными ситуациями (например: "Клиент агрессивно спрашивает цену", "Клиент просит скидку").
…
Автоматизация (Скрипт): Мой Python-скрипт через API автоматически "закидывает" эти реплики вашему ИИ-менеджеру и собирает его ответы.

ИИ-Судья (Оценка и Рекомендации): Собранные ответы мы отправляем в отдельный API-вызов (OpenAI) с жестким системным промптом тестировщика. Этот "ИИ-Судья" анализирует ответ менеджера на соответствие tone of voice, отсутствие галлюцинаций и выдает лог:
Оценка: 8/10. Ошибка: бот дал скидку без условий. Рекомендация: добавьте в developer message правило "Никогда не давай скидку первым".

Почему я:
У меня есть глубокий опыт работы с API нейросетей (OpenAI, Groq). Мой текущий коммерческий проект — это сложный Telegram-бот, архитектура которого построена именно на многослойном промпт-инжиниринге, где ИИ выступает в роли аналитика и критика (делает разборы текстов, предлагает улучшения).

Я могу написать для вас такой Python-скрипт для тестирования, который вы сможете запускать локально или на сервере после каждой изменения промпта.

Готов обсудить детали реализации!

Показать оригинал

Перевести

Привет, Александр, давайте по очереди. В последнее время много работаю с AI и уже выполнял подобные задания. Предлагаю реализовать это с помощью pydanticAI. Там есть отдельный, уже реализованный модуль для оценки промптов. С возможностью автоматической оценки и улучшения. Также есть другие модули для подобных задач, это deepeval и DSPy. Можно реализовать через них. Логика построения довольно проста: 1. Мы создаем определенный тестовый набор (или также поручаем это AI) 2. По каждому набору проводим тестирование 3. Проверяем валидность результата (можно добавить LLM-as-a-Judge) 4. Редактируем промпт. 5. И так итерационно, пока не пройдет цикл проверок на необходимом уровне. Задача понятна, опыт есть. Буду рад с вами работать!

Показать оригинал

Перевести

Здравствуйте. Задача понятна: нужно автоматизировать тестирование диалогов для ИИ-менеджеров после изменений в prompt/developer message, чтобы быстро проверять качество ответов в различных сценариях перед запуском в продакшн.

Могу предложить MVP-систему для автоматизированного тестирования промптов:

— набор тестовых сценариев для различных продуктов и ситуаций;
— автоматический запуск диалогов через OpenAI API;
— сравнение ответов до/после изменения промпта;
— оценка ответов по критериям: точность, соответствие тону, полнота, стабильность, отсутствие нежелательных ответов;
— сохранение результатов в таблицу или базу;
… — короткий отчет по каждому тесту: что улучшилось, что ухудшилось, какие ответы требуют внимания;
— возможность получать рекомендации, что именно изменить в промпте для лучшей стабильности.

Реализацию можно сделать как отдельный скрипт или простой внутренний инструмент. Для MVP предлагаю сначала сделать тестирование на 5–10 сценариях, затем масштабировать под различные типы продуктов и диалогов.

Готов обсудить вашу текущую архитектуру, формат prompt_id/developer message, примеры диалогов и желаемый формат отчета.

Показать оригинал

Перевести

Доброго дня!

Я понимаю вызов ручного тестирования промптов ИИ для Instagram/Messenger/Telegram. У меня есть опыт автоматизации диалогов с OpenAI API и разработки сценариев. Разработаю логику и инструменты для автоматической проверки ответов и оптимизации промптов.

Напишите мне в личные сообщения, уточним детали.

Показать оригинал

Перевести

Здравствуйте. У меня есть опыт в автоматизации тестирования диалогов через симуляцию (Synthetic Users) и оценку метрик (LLM-as-a-Judge). Чтобы не строить систему с нуля, под такую логику целесообразно интегрировать готовые инструменты, такие как Promptfoo или DeepEval.

Предлагаю обсудить все технические требования и сценарии подробнее. Это позволит сформировать точную оценку стоимости и сроков для полноценной интеграции решения в Ваш SaaS. Готов к диалогу.

Показать оригинал

Перевести

Здравствуйте! Я внимательно ознакомился с вашим проектом и готов начать работу. Гарантирую качественное и своевременное выполнение.