腾讯混元AI应用上线前必须完成真实业务流验证，不能仅依赖单点问答测试——WorkBuddy内部测评显示，未经过多工具协同压测的模型任务成功率仅为72%，而完整测试后升至90%。
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腾讯混元AI应用上线前必须完成真实业务流验证，不能仅依赖单点问答测试——WorkBuddy内部测评显示，未经过多工具协同压测的模型任务成功率仅为72%，而完整测试后升至90%。这说明跳过任一环节都可能导致上线后用户在复杂办公场景中反复失败。
功能路径覆盖测试
第一步：在WorkBuddy中模拟「文档处理→数据提取→图表生成→报告润色」全链路任务，要求模型自主调用PDF解析、表格识别、Matplotlib绘图、语法校对四个插件；
第二步：故意在PDF中插入模糊扫描页、表格跨页断裂、坐标轴标签缺失三类典型脏数据，观察模型是否主动识别异常并提示重传；
第三步：输入256K上下文长度的原始会议纪要（含17个发言人交叉发言），验证其能否准确归因每条待办事项到对应责任人，而非笼统归为“相关人员”。
这一步的关键是让模型暴露在真实混乱数据中。很多团队只测干净样本，结果上线后遇到用户随手拍的歪斜合同照片就直接崩溃。【必须使用腾讯实际业务中高频出现的20类脏数据模板进行压力注入】
推理稳定性专项测试
方法一：用“洗车店逻辑题”连续追问12轮，每次更换提问角度（如从成本角度、时间角度、客户体验角度），记录第3/7/11轮的响应一致性；
方法二：在CodeBuddy中提交同一段有歧义的Java代码（如未声明变量作用域），对比模型在“low”和“high”推理档位下的错误定位精度差异；
方法三：向ima发送含嵌套条件的指令：“如果Q3营收环比下降超5%，则生成预警邮件并同步给财务总监；否则生成增长分析PPT”，验证分支判断准确率。
注意：Hy3 preview在陷阱题上存在响应波动，实测中首次回答错误率约38%，但二次澄清后正确率达92%。因此测试必须包含至少两次交互循环。
使用 draw.io（.drawio 格式）和 SVG 生成兼容 Microsoft Visio 的架构图。当用户需要以下任一场景时触发： - 用于 Visio 或技术文档的架构/系统/网络图 - 带连接标注的分层控制系统图 - 将 draw.io XML 转换为稳定、可嵌入的 SVG - 修复 Visio 或 draw.io 无法打开的故障排查类图表 - 任何需专业级布局且文本可编辑的图表
多模态协同验证
在元宝中上传一张带手写批注的Excel截图，同时输入文字指令：“把红圈标注的三处数据修正为最新财报数值，并生成同比变化柱状图”。
观察模型是否先调用OCR识别手写内容，再比对Excel原表结构，最后用修正后数据驱动图表生成——任何环节跳过视觉理解直接文本推理都会导致柱状图数据错位。
这一步容易踩坑：Hy3当前上线版本为纯文本模型，若应用界面误启图像理解模块会导致API调用失败。必须确认前端已屏蔽非文本通道入口。
Agent工作流熔断测试
① 在WorkBuddy中发起「竞品融资分析」任务，当模型启动第4轮网络搜索时，手动切断网络连接；
② 观察其是否触发熔断机制：立即停止后续搜索、保存已获3个信源数据、生成含置信度标注的阶段性报告；
③ 重新联网后，检查其能否自动续跑剩余2个信源，且不重复抓取已存数据。
Hy3的Agent能力依赖ReAct框架，该框架要求每个步骤必须有明确的Observation→Thought→Action闭环。缺少熔断设计会导致任务卡死在无响应状态，用户只能强制刷新页面。
