Agentic AI开发实战｜API模拟提升稳定性与迭代效率

一. AI技术与Agentic AI的变革

AI技术的快速发展正在深刻重塑应用开发方式，尤其是以Agentic AI为核心的创新。这类AI系统能够自主执行操作、调用API并驱动工作流，通过整合多种服务与大语言模型（LLM）实现复杂功能。与传统应用开发方法相比，Agentic AI的构建方式有本质差异——AI不再仅仅返回信息，而是能够自主决策、与外部系统交互，并在复杂环境中运行。

然而，这一技术进步也带来了全新的开发挑战。面对非确定性输出、实时API调用以及持续演进的模型，传统测试与集成方法显得力不从心。开发团队往往面临不可靠的依赖项、难以预测的行为以及缓慢迭代周期等问题。

二. Agentic AI的实际应用场景

以下是Agentic AI在实际应用中的一些典型案例：

1. 自动化采购任务的AI代理

这类AI能够集成支付系统和供应商管理工具，自动处理核心采购任务。然而，这些集成依赖于第三方服务，而这些服务在开发测试环境中往往难以完全控制。

2. 客户成功领域的AI代理

随着功能日益复杂，这些AI需要接入产品系统、产品知识库以及用户管理系统。这些系统通过API提供数据，但在开发初期可能会形成复杂的依赖链问题。

三. Agentic AI的特性与挑战

与传统软件相比，Agentic AI具有以下特性，同时也带来了相应挑战：

1. 混乱性与不可预测性

每次AI调用可能因相同输入而产生不同输出，增加了测试和验证的复杂性。

2. 外部API依赖性

多数交互依赖外部API，这些API可能存在速率限制、响应延迟甚至宕机的风险，影响AI行为的稳定性。

3. 持续变化性

每次部署新模型或新版本时，可能引发意外的性能退化，给团队带来持续监控压力。

这些特性使得传统测试方法难以适用。例如，传统方法通常依赖编写测试用例，在受控的CI/CD管道中运行，并通过结果判断系统是否正常。然而，在Agentic AI的开发中，这种方法难以应对复杂的API交互和非确定性的输出。

四. API模拟：提升Agentic AI开发的可预测性与一致性

虽然API模拟不是新技术，但在AI驱动的应用开发中，其重要性日益凸显，成为不可或缺的工具。

1. 降低完整环境的依赖

许多团队习惯于搭建完整的测试环境来验证AI工作流，但这种方法成本高、效率低且易受外部因素影响。API模拟可以隔离特定交互进行测试，避免全栈部署的干扰，并更好地控制非确定性输出。

2. 应对非确定性输出

通过模拟API交互，开发团队可以在可控环境中进行测试，从而提高预测性与一致性，有效减少迭代过程中的意外情况。

五. API模拟在AI开发工作流中的定位

Agentic AI的开发方式虽已发生变化，但快速可靠的迭代仍是团队成功的关键。在实际工作中，集成测试和API模拟并不是对立选择，最成功的团队通常能够战略性地结合两者：

1. 生产测试中的应用

通过API模拟，团队可以在受控环境中进行实验，测试不同API变体，而不会影响真实用户体验。

六. WireMock Cloud的助力

如果希望加速开发、交付可靠的AI功能，并避免因不可预测的依赖项受阻，现在正是重新审视测试策略的最佳时机。通过像**WireMock Cloud**这样的工具，开发团队可以更高效地实施API模拟，从而提升Agentic AI的开发效率和系统稳定性。

七. 总结

Agentic AI的崛起为应用开发带来了前所未有的可能性，同时也伴随着复杂性与不确定性的挑战。通过引入API模拟，开发团队可以在降低成本、提升效率的同时，确保系统的稳定性与可预测性。未来，随着AI技术进一步发展，API模拟将成为开发工作流中不可或缺的一部分，为团队提供更强大的支持。

原文链接: https://www.wiremock.io/post/api-simulation-for-agentic-ai

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