搜索研究与资料 · 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。
从搜索研究与资料角度评估PySpur
把搜索研究与资料需要的条件列清楚，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。
来源能否回看
需要能打开的原始页面或文档位置，不能只有一段无出处的摘要。
范围是否与问题一致
核对日期、地区、对象与定义，不把相似术语当成同一事实。
是否保留反例
把冲突资料和未解决问题放进结论，避免只找支持原想法的证据。
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。
