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集成测试用于验证您的智能体能否与模型 API 和外部服务正确协同工作。与使用模拟和桩的单元测试不同，集成测试会进行实际的网络调用，以确认组件能协同工作、凭证有效且延迟在可接受范围内。 由于 LLM 的响应具有不确定性，集成测试需要采用与传统软件测试不同的策略。本指南将介绍如何为您的智能体组织、编写和运行集成测试。关于为 LangChain 本身贡献代码时的一般测试基础设施，请参阅代码贡献指南。

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分离单元测试和集成测试

集成测试速度较慢且需要 API 凭证，因此请将其与单元测试分开。这样您可以在每次更改时运行快速的单元测试，而将集成测试保留给 CI 或部署前检查。 使用文件命名约定来分离集成测试。将集成测试文件命名为 *.int.test.ts，并配置 vitest 在默认运行中排除它们：
vitest.config.ts
import { configDefaults, defineConfig } from "vitest/config";

export default defineConfig((env) => {
  if (env.mode === "int") {
    return {
      test: {
        testTimeout: 100_000,
        include: ["**/*.int.test.ts"],
        setupFiles: ["dotenv/config"],
      },
    };
  }

  return {
    test: {
      testTimeout: 30_000,
      exclude: ["**/*.int.test.ts", ...configDefaults.exclude],
    },
  };
});
在 package.json 中添加脚本： 
{
  "scripts": {
    "test": "vitest",
    "test:integration": "vitest --mode int"
  }
}
显式运行集成测试： 
npm run test:integration

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管理 API 密钥

集成测试需要真实的 API 凭证。请从环境变量中加载它们，以确保密钥不会进入源代码管理。 将 dotenv/config 添加为 vitest 的 setup 文件，以便环境变量能自动从 .env 加载：
vitest.config.ts
export default defineConfig({
  test: {
    setupFiles: ["dotenv/config"],
  },
});
.env
OPENAI_API_KEY=sk-...
当密钥缺失时跳过测试： 
import { test } from "vitest";

test.skipIf(!process.env.OPENAI_API_KEY)(
  "agent responds with tool call",
  async () => {
    // ...
  }
);
将 .env 添加到您的 .gitignore 文件中，以避免提交凭证。在 CI 中，通过您提供商（例如 GitHub Actions secrets）的密钥管理功能注入密钥。

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断言结构，而非内容

LLM 的响应在不同运行之间会有所变化。与其断言确切的输出字符串，不如验证响应的结构属性：消息类型、工具调用名称、参数形状和消息数量。 
test("agent calls weather tool", async () => {
  const agent = createAgent({ model: "claude-sonnet-4-6", tools: [getWeather] });
  const result = await agent.invoke({
    messages: [new HumanMessage("What's the weather in SF?")]
  });

  const aiMsg = result.messages.find(
    (m) => AIMessage.isInstance(m) && m.tool_calls?.length
  );
  expect(aiMsg).toContainToolCall({ name: "get_weather" });
  expect(result.messages.at(-1)).toBeAIMessage();
});
此示例使用了自定义测试匹配器。有关设置和完整的匹配器参考，请参阅下文。
要进行更严格的轨迹断言，请使用 AgentEvals 评估器，它支持 unordered 和 superset 等模糊匹配模式。

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使用自定义测试匹配器

langchain 提供了自定义的 vitest 匹配器，使结构断言更具可读性，并在失败时产生清晰的错误信息。在 setup 文件中注册一次，它们就可以在每次 expect() 调用中使用。

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设置

添加一个 vitest setup 文件，用 LangChain 匹配器扩展 expect：
vitest.setup.ts
import { langchainMatchers } from "@langchain/core/testing";

expect.extend(langchainMatchers);
在您的 vitest 配置中引用它：
vitest.config.ts
export default defineConfig({
  test: {
    setupFiles: ["vitest.setup.ts"],
  },
});
TypeScript 类型已自动包含，因此无需额外配置即可获得自动补全。

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检查消息类型

每个消息类都有一个对应的匹配器：toBeHumanMessage()、toBeAIMessage()、toBeSystemMessage() 和 toBeToolMessage()。不带参数调用仅检查类型，或传递字符串以同时匹配内容： 
const response = await agent.invoke({
  messages: [new HumanMessage("What's the weather?")]
});
const lastMessage = response.messages.at(-1);

expect(lastMessage).toBeAIMessage();
expect(lastMessage).toBeAIMessage("It's 72°F and sunny.");
传递一个对象以匹配特定字段： 
expect(lastMessage).toBeAIMessage({ name: "weather-bot" });
expect(toolMsg).toBeToolMessage({ tool_call_id: "call_1" });

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断言工具调用

有三个匹配器用于处理 AIMessage 上的工具调用断言： 
const response = await agent.invoke({
  messages: [new HumanMessage("Weather in SF and NYC?")]
});
const aiMsg = response.messages.find(
  (m) => AIMessage.isInstance(m) && m.tool_calls?.length
);

// 检查是否存在特定的工具调用（顺序无关）
expect(aiMsg).toHaveToolCalls([
  { name: "get_weather", args: { city: "San Francisco" } },
  { name: "get_weather", args: { city: "New York" } },
]);

// 仅检查数量
expect(aiMsg).toHaveToolCallCount(2);

// 检查是否至少有一个工具调用匹配（支持 .not）
expect(aiMsg).toContainToolCall({ name: "get_weather" });
expect(aiMsg).not.toContainToolCall({ name: "send_email" });

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断言工具消息

toHaveToolMessages() 接收完整的消息数组，并按顺序检查其中的 ToolMessage 实例： 
expect(response.messages).toHaveToolMessages([
  { content: "72°F and sunny in San Francisco" },
  { content: "68°F and cloudy in New York" },
]);

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断言中断和结构化响应

toHaveBeenInterrupted() 检查 LangGraph 中断 结果中是否存在 __interrupt__ 字段。传递一个值以匹配中断负载： 
const result = await graph.invoke(input);

expect(result).toHaveBeenInterrupted();
expect(result).toHaveBeenInterrupted("confirm_action");
toHaveStructuredResponse() 检查结果上是否存在 structuredResponse 字段。传递一个对象以匹配特定字段： 
expect(result).toHaveStructuredResponse();
expect(result).toHaveStructuredResponse({ name: "Alice", age: 30 });

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匹配器参考

匹配器描述
toBeHumanMessage(expected?)检查值是否为 HumanMessage。可选匹配内容（字符串）或字段（对象）。
toBeAIMessage(expected?)检查值是否为 AIMessage。可选匹配内容或字段。
toBeSystemMessage(expected?)检查值是否为 SystemMessage。可选匹配内容或字段。
toBeToolMessage(expected?)检查值是否为 ToolMessage。可选匹配内容或字段（如 tool_call_id）。
toHaveToolCalls(expected)检查 AIMessage 是否恰好包含给定的工具调用（顺序无关）。
toHaveToolCallCount(n)检查 AIMessage 是否恰好有 n 个工具调用。
toContainToolCall(expected)检查 AIMessage 是否至少包含一个匹配的工具调用。支持 .not。
toHaveToolMessages(expected)检查消息数组是否按顺序包含给定的 ToolMessage 实例。
toHaveBeenInterrupted(value?)检查结果是否有 __interrupt__。可选匹配中断值。
toHaveStructuredResponse(expected?)检查结果是否有 structuredResponse。可选匹配特定字段。

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降低成本和延迟

调用 LLM API 的集成测试会产生实际成本。以下几种做法有助于保持测试套件的快速和负担得起：
  • 使用较小的模型：对于仅需验证工具调用和响应结构的测试，使用 gemini-3.1-flash-lite-preview 或等效模型。
  • 设置 maxTokens：限制响应长度，避免冗长且昂贵的补全。
  • 限制测试范围：每个测试只测试一种行为。当单轮测试足够时，避免使用需要多次 LLM 调用的端到端场景。
  • 选择性运行：利用上文的测试分离，仅在 CI 或部署前运行集成测试，而不是每次保存文件时都运行。
const agent = createAgent({
  model: "gemini-3.1-flash-lite-preview",
  tools: [getWeather],
  modelArgs: { maxTokens: 256 },
});

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后续步骤

了解如何使用确定性匹配或 LLM-as-judge 评估器在 Evals 中评估智能体轨迹。
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