Automatisiertes strukturelles Testen von LLM-Agenten: Methoden, Framework & Fallstudien

LLM-basierte Agenten werden in immer mehr Bereichen eingesetzt, doch ihre Interaktion mit Nutzern ohne menschliche Aufsicht erfordert umfangreiche Tests. Bisher konzentrierten sich Testansätze vor allem auf die Akzeptanz aus Nutzersicht, was manuelle Bewertungen, schwer automatisierbare Verfahren und hohe Kosten für Testumgebungen mit sich bringt.

In der vorliegenden Arbeit werden neue Methoden vorgestellt, die ein strukturelles Testen von LLM-Agenten ermöglichen. Durch die Erfassung von Agentenpfaden mittels OpenTelemetry, das gezielte Mocking von LLM-Antworten und die Einbindung von Assertions lassen sich Testfälle automatisiert prüfen. So können einzelne Komponenten und deren Interaktionen auf technischer Ebene überprüft werden.

Die Autoren demonstrieren, wie klassische Software‑Engineering‑Prinzipien – wie die Test‑Automation‑Pyramide, Regressionstests, testgetriebene Entwicklung und mehrsprachige Tests – auf Agenten übertragen werden können. In exemplarischen Fallstudien zeigen sie, dass automatisierte Ausführung und schnellere Ursachenanalyse die Testkosten senken und die Qualität der Agenten durch höhere Abdeckung, Wiederverwendbarkeit und frühzeitige Fehlererkennung verbessern.

Eine Open‑Source‑Implementierung des Frameworks ist auf GitHub verfügbar, sodass Entwicklerinnen und Entwickler sofort von den neuen Möglichkeiten profitieren können.