编程智能体与代码 · 工具介绍
PySpur
在可视化工作台中构建和测试 AI 智能体，用测试样例检查多步骤调用与输出。
PySpur 能做什么
在可视化工作台中构建和测试 AI 智能体，用测试样例检查多步骤调用与输出。
- 知识库与智能体应用搭建
如何使用 PySpur
迭代多步骤智能体工作流
准备输入
- 测试输入
- 预期行为
- 模型连接信息
操作步骤
- 先定义代表性测试样例和判断标准。
- 通过 Python 或界面建立智能体步骤。
- 运行并查看各步骤输出，修改失败环节后比较同一组样例。
预期交付物
- 智能体工作流
- 测试结果记录
视觉化调试不能保证智能体可靠，应覆盖异常和边界输入。
开始前需要了解
账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查，再用于实际工作。
从编程智能体与代码角度评估PySpur
把编程智能体与代码需要的条件列清楚，再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制，再逐项确认下面的问题；这些是选型方法，不表示每款工具都具备同样能力。
能否读懂上下文
确认工具能够读取所需目录，且不会引入不必要的资料。
改动是否可审查
优先能展示差异、保留原文件和逐步验证的工作方式。
测试能否说明问题
测试应覆盖用户可见行为，不只证明代码能运行。
选择一个小样任务，先检查结果与交付格式，再决定是否用于更多资料。
