综合工具选择 · 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。
从综合工具选择角度评估PySpur
把综合工具选择需要的条件列清楚，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。
先看交付
你需要的是可编辑文档、图片、代码，还是有出处的资料表？
再看输入
资料能否上传、格式能否读取、敏感内容能否交给所选服务？
最后试用
用小样检查实际结果，再确认费用、导出和后续修改条件。
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。
