RAID-AI：面向自主智能体的多语言压力测试
Source: Dev.to
引言
我们都见过演示：一个 LLM 在几秒钟内生成一个干净的 React 组件或 Python 脚本。但在真实世界中，工程不仅仅是生成——更是维护。它涉及深入一个已有 10 年历史的 Java 仓库，理解遗留上下文，并在不破坏整个构建的前提下修复 bug。
作为我当前 AI MOOC 的 Mastery Tier 提交的一部分，我构建了 RAID‑AI，一个多语言 bug‑fix 基准，用于评估 Java、Python 和 JavaScript 上的 “Green Agents”。
问题：基准缺口
大多数 AI 基准都是存在于真空中的 “玩具” 问题。要真正测试一个代理是否准备好进入生产环境，它必须面对：
- 多语言性 – 它能在严格的 Java 类型和动态的 JavaScript 之间切换上下文吗？
- 环境约束 – 它能处理真实世界的依赖吗？
- 效率 – 代理是用最少的 token 解决问题，还是在 “暴力破解” 解决方案？
架构：RAID‑AI 的内部工作原理
RAID‑AI 作为一个编排层，管理三个独立的 “项目经理”（Java、Python 和 JavaScript），它们与本地 bug 仓库对接。
- Java 组件 – 集成了 Defects4J，一个包含数千真实 bug 的数据库。在 WSL/Ubuntu 上搭建环境时，需要穿越一片 “依赖雷区”。
技术 “战争故事”：Perl 与环境一致性
最大的障碍是实现环境一致性。Defects4J 依赖基于 Perl 的后端，这导致了 String::Interpolate.pm 错误。我在开发过程中花了大量时间玩 “依赖打地鼠”，手动安装系统级库如 libstring-interpolate-perl 和 liblist-moreutils-perl，以确保基准能够与 Java 项目通信。
这段经历凸显了 AI 工程中的一个关键真相：基础设施是终极瓶颈。如果你的测试环境不可复现，AI 的 “成功” 只是一场幻觉。
评分标准：为何 “Green” 重要
RAID‑AI 使用加权评分表来计算 Green Agent Score：
| 标准 | 权重 | 描述 |
|---|---|---|
| 正确性 | 50% | 是否通过原始测试套件？ |
| 代码质量 | 20% | 修复是否可维护，还是 “意大利面条” 代码？ |
| 效率 | 15% | 时间和 token 消耗（例如 10 分钟 / 50k token vs. 2 分钟 / 5k token）。 |
| 最小改动 | 15% | 对于单行逻辑错误，惩罚重写整个文件的代理。 |
每个 bug 600 秒超时，迫使代理必须果断且计算高效。
Mastery Tier 的经验教训
在 MOOC 中进入 Mastery Tier 后，我的关注点从 “Prompt Engineering” 转向 系统设计。给同行开发者的三大收获是：
- 多语言代理是未来 – 下一代工程师不会是 “Python 开发者”，而是 “系统编排者”。
- 对抗性测试 – 你必须先尝试并破坏你的基准，才能让代理上手。
- 可复现性的重要性 – 自动化 bug‑fix 只有在 “检出 → 修复 → 测试” 循环是原子且不可破坏时才有效。
加入项目
RAID‑AI 目前已初始化 64 个高优先级 bug（17 个 Java，17 个 Python，30 个 JavaScript），这仅是个开始。如果你有兴趣构建真正能在真实世界中运行的自主系统，强烈建议查看指导本项目的课程。
👉 查看 MOOC： https://agenticai-learning.org/f25