TestAI

TestAI lance des tests automatisés et continus d'agents vocaux IA sur vos agents de chat et de voix. Vous collez le lien de l'agent, choisissez un modèle et le moteur déclenche des centaines de conversations de lui-même. Réécouter des appels à la main est lent et facile à sauter, et c'est cette faille que la fonction comble. Vous recevez des résultats réussis et échoués classés par type de bug, agent, modèle ou date.

La plateforme crée ses propres personas au lieu de vous demander d'écrire des cas de test. Elles varient selon l'intention, le style de communication, l'émotion et le contexte, donc vous pouvez envoyer des clients furieux, des utilisateurs techniques et polis ou des acheteurs perdus contre votre agent. Elle génère aussi des prompts de cas limites auxquels peu de gens penseraient. C'est la fonction qui donne une couverture large sans effort manuel.

TestAI valide la logique sur plusieurs tours, repère les culs-de-sac et suggère des améliorations sur la structure du flux, la gestion des replis et la relance. Quand quelque chose casse, vous pouvez fouiller les journaux de test, signaler les erreurs propres à chaque modèle et isoler le nœud ou le prompt défaillant. La traçabilité descend jusqu'au token, ce qui compte quand un seul mot dans une branche fait dévier la conversation.

La plateforme détecte les fuites de prompt, les échecs silencieux, le contenu halluciné, les décalages de ton, les trous de mémoire et les problèmes vocaux comme la latence ou les défauts audio. Elle fait tourner des classifieurs pour repérer les réponses à côté du ton, les formules robotiques et les bascules de sentiment. Sur les agents vocaux, elle suit aussi les métriques de latence, les courbes de ton et les données de synchro voix pour régler la performance.

Le playground compare les agents sur GPT-4, Claude, Llama et d'autres modèles. Vous pouvez tester en A/B le ton, la précision et la vitesse sur le même prompt et voir où chacun casse. Les modèles se comportent différemment sous pression, et la fonction le met au jour avant que vous ne vous décidiez. Elle vise les équipes qui choisissent encore sur quel modèle bâtir.

Le QA multilingue pousse votre agent dans des langues, des dialectes locaux et des variantes de ton culturel pour repérer les manques avant un déploiement mondial, et il compte comme test d'IA conversationnelle sur plusieurs marchés. Le benchmarking d'agents concurrents vous laisse faire du client mystère chez les bots rivaux et comparer les réponses, la profondeur du flux et la présence de bugs. Les deux fonctions transforment le test en façon de lire le marché, pas seulement de trouver des défauts.