第十六章：测试与调试

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16.1 单元测试：把不确定性隔离在边界

AI 输出天然不确定，因此测试策略要反过来做：

• 核心业务逻辑尽量做成确定性：参数校验、路由选择、工具调用结果拼装、缓存策略、限流策略
• 不确定性集中在边界：真正的模型调用

单元测试的目标不是“断言模型输出的每个字”，而是断言：

• 你给模型的输入是否符合预期（prompt 结构、工具列表、约束）
• 你对模型输出的解析是否健壮（结构化解析、兜底策略）
• 出错时是否走了正确的重试/降级路径

16.2 集成测试：Mock 供应商响应

集成测试建议覆盖两类路径：

• 正常路径：返回结构符合预期
• 异常路径：429/5xx/超时，验证重试与降级

如果你的 Spring AI 版本允许自定义底层 HTTP 客户端，常用做法是用 MockWebServer 来伪造供应商 API；如果不方便，也可以在测试 Profile 下替换 ChatClient Bean。

16.2.1 用 Test Profile 替换 ChatClient（思路）

package com.example.testing;

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.boot.test.context.TestConfiguration;
import org.springframework.context.annotation.Bean;

@TestConfiguration
public class FakeAiConfig {

    @Bean
    public ChatClient chatClient() {
        return new FakeChatClient();
    }
}

FakeChatClient 里返回固定输出，这样 Service 层测试就稳定了。

16.3 Mock测试：推荐测“你自己的逻辑”

建议优先写以下单测（命名风格：should_xxx_when_xxx）：

• should_returnCachedResponse_when_samePromptProvided
• should_throwValidationError_when_toolArgsInvalid
• should_fallback_when_providerRateLimited
• should_routeToReasoningModel_when_taskTypeIsReasoning

16.4 调试技巧：让问题可复现

调试 AI 应用的第一原则：让问题可复现。

实用技巧：

• 把关键请求参数（模型名、温度、maxTokens、消息条数、prompt 长度）记录到日志（脱敏）
• 为每次 AI 调用生成 requestId，串联日志与指标
• 对异常输出保留“原始响应片段”（脱敏后），便于定位解析失败

当你做到“可复现”，AI 应用的调试难度会迅速下降。

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