Okareo - Plataforma de pruebas de agentes de IA con usuarios sintéticos

Okareo简介

在人工智能应用快速发展的今天，AI Agent（智能体）正成为企业数字化转型的核心驱动力。然而，AI Agent 的行为难以预测，可能在生产环境中出现意外行为，导致用户体验下降和信任损失。传统的测试方法无法覆盖 Agent 的真实交互场景，"氛围测试"往往无法发现潜在的边缘情况和行为缺陷。

Okareo 正是为解决这一核心痛点而生的 AI Agent 测试与评估平台。通过创新的 Synthetic Users（合成用户） 技术，Okareo 能够模拟真实用户行为，在用户发现之前发现 Agent 的边缘情况和行为问题。平台总部位于旧金山，与 CrewAI、Anthropic、OpenAI、Google Cloud、Groq 等主流 AI 平台深度集成，已成为 AI/ML 团队、开发 AI Agent 的企业以及语音/聊天机器人开发者的首选测试工具。

Okareo 的核心解决方案包含四大能力：合成用户模拟、行为映射、实时错误发现和 CI/CD 自动化。通过构建 Agent 行为地图，团队可以识别 gaps（行为缺口）、loops（循环陷阱）和 dead-ends（死胡同），从根源解决问题而非追逐症状。实时监控功能捕获范围违规、错误工具调用、幻觉输出和流程断裂，确保生产环境的稳定性。

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Okareo的核心功能

Okareo 提供了一套完整的测试和评估工具链，覆盖从开发到生产的全生命周期。以下是平台的核心功能模块：

Agentic Simulation（智能体模拟） 是 Okareo 的核心能力。用户可以定义合成用户（Driver），包含上下文和目标，让 Driver 与多轮 Agent 交互，自动暴露意外行为和边缘情况。这一功能替代了数小时的手动 QA 工作，支持配置不同人格：新手用户、高级用户、黑客、不满客户等，模拟真实世界中的多样化交互场景。

Voice Simulation（语音模拟） 专注于语音优先的多轮测试。平台支持配置语音目标（OpenAI Realtime、Deepgram 或自定义端点），定义模拟呼叫者的人格和目标，在真实用户之前测试语音会话行为，压力测试各种呼叫者人格。Pro 计划包含 250 Agent Voice Minutes，满足大多数语音 Agent 测试需求。

Behavior Map（行为映射） 不仅仅记录输出，而是构建 Agent 在不同场景下决策的行为地图。系统自动评估目标对齐、事实性、相关性、对话流程，帮助团队识别 gaps、loops、dead-ends，从根源解决 Agent 行为问题。

Evaluation & Checks（评估与检查） 使用 Auto-Generated Checks 和 Scorecards 客观评估模型表现。平台支持自动检查、代码生成检查、自然语言检查和自定义检查，覆盖分类模型、代码生成、生成模型和向量数据库等多种场景。

Error Discovery（错误发现） 作为生产环境的护栏，实时监控 Agent 行为，捕获范围违规、错误工具、幻觉输出和流程断裂。系统映射错误起始位置、如何传播以及何时破坏信任，帮助团队快速定位问题根源。

CI/CD Automation（CI/CD 自动化） 允许在每次提交时运行合成用户模拟，提前捕获失败，让团队信心满满地发布可靠的 Agent。

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Okareo的技术架构

Okareo 的技术架构专为现代 AI Agent 测试场景设计，支持多模态交互和复杂评估需求。平台的核心架构分为以下几个层面：

多模态交互支持是架构的基础。Okareo 支持 Voice & Simulation（语音优先的多轮模拟）、Multi-turn 对话测试和 Headless 模式。无论是文字聊天机器人、语音助手还是无界面 API 服务，Okareo 都能提供相应的测试能力。

Function Calling 评估模块测试 Agent 的规划、记忆和决策能力。系统识别工具使用错误和记忆问题，在生产前诊断决策缺陷。这对于依赖外部工具调用完成复杂任务的 Agent 尤为重要。

RAG 完整链路评估是 Okareo 的核心技术能力之一。平台端到端验证意图检测→检索→生成的全流程，测试 RAG 管道每个阶段：错误意图分类、检索质量、幻觉答案。通过真实指标确保从查询到答案的完整流程可信。

核心技术能力包括：Behavior Map 构建 Agent 行为地图，识别行为模式；Real-Time Monitoring 实时检测范围违规、错误工具、幻觉、流程断裂；Scenario Copilot 自动生成测试场景和合成数据；Auto-Generated Checks 自动生成评估检查和评分卡。

框架集成方面，Okareo 与 CrewAI、Fireworks AI、Google Cloud、Groq、GitHub、Hugging Face、Cohere、CircleCI、Anthropic、OpenAI、Azure 等主流 AI 平台深度集成，提供灵活的 API 和 SDK 支持。

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谁在使用Okareo

Okareo 服务于多种应用场景，帮助不同类型的团队提升 AI Agent 的可靠性和用户体验：

场景一：Agentic AI 开发。AI Agent 行为难以预测，可能在生产环境中出现意外行为。通过 Synthetic Users 模拟各种用户人格，团队可以自动发现 Agent 边缘情况，在真实用户发现之前发现并修复问题。这一场景特别适合开发复杂对话系统和自动化工作流的团队。

场景二：CI/CD 集成评估。传统测试无法覆盖 Agent 的真实行为，"氛围测试"不够可靠。通过在每次提交时运行自动化 Agent 评估，团队可以提前捕获失败，确保 Agent 稳定性，信心满满地发布可靠版本。

场景三：RAG 系统评估。RAG 系统可能在任何步骤断裂：错误意图分类、检索质量差、幻觉答案。Okareo 使用真实指标测试 RAG 管道每个阶段，确保从查询到答案的完整流程可信。

场景四：Voice Agent 测试。语音助手可能给出错误政策、偏离任务或漏掉步骤，但不触发任何异常。通过运行完整的语音会话模拟，团队可以测试端到端对话行为，压力测试各种呼叫者人格。

场景五：Function Calling 测试。Agent 可能使用错误工具、无法从函数调用错误中恢复、忘记关键细节。通过测试 Agent 的规划、记忆和决策，系统识别工具使用错误和记忆问题，在生产前诊断决策缺陷。

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快速开始

开始使用 Okareo 非常简单，只需几个步骤即可完成基础配置：

第一步：注册账户。访问 https://app.okareo.com/account/sign-up 创建账户。Free 计划无需信用卡，立即可用。

第二步：定义第一个合成用户（Driver）。配置目标人格，可选：新手用户（测试基础功能）、高级用户（测试复杂场景）、黑客（测试边界情况）、不满客户（测试异常处理）。定义 Driver 的上下文和目标，设置与 Agent 交互的策略。

第三步：运行第一轮模拟。连接目标 Agent 的端点（支持 OpenAI、Anthropic、Google Cloud 等），运行模拟并观察结果。系统会自动评估每一轮交互，生成行为报告。

系统要求：Okareo 支持 API 集成，需具备相应提供商的 API Key（OpenAI/Anthropic/Google Cloud 等）。建议用户了解目标 Agent 的功能和端点，以便配置准确的测试场景。

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Okareo的定价方案

Okareo 采用按使用量分层定价的策略，满足从个人开发者到大型企业的不同需求：

Free 方案无需信用卡，适合初步评估和概念验证。Pro 方案适合生产环境使用，按量计费模式灵活可控。Scale 方案提供企业级控制和安全治理，适合大规模部署的组织。

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常见问题