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学术化标准测试报告

对象: swarm-minimal 最小蜂群原型 日期: 2026-05-16 范围: 本地确定性测试、蜂群行为验收、传统 Agnet 对比、多轮共识、模型 I/O 报告审计、马尔可夫过程适配性判断

1. 已实现的场景测试

ID	场景	测试目的	证据入口
S01	静态编译	所有 Python 模块可编译，无语法错误	python3 -B -m py_compile swarm_minimal/*.py examples/*.py tests/*.py
S02	单元回归	内存蜂群闭环、Azure 资源边界、配置脱敏、NewAPI mock 行为	python3 -B -m unittest discover -s tests
S03	连续推理链路	每一步必须承接上一步 marker，断链必须失败	tests/test_standard_scenarios.py
S04	依赖边界	MVP 不把 NATS/Cosmos 当成必需依赖	tests/test_standard_scenarios.py
S05	最终收敛评分	最终 STEP-07 输出必须优于中间步骤	tests/test_standard_scenarios.py
S06	失败注入	失败任务要标记失败、产生负信息素，其他任务仍可收敛	tests/test_standard_scenarios.py
S07	live Azure/NewAPI 连续推理	真实连接 Azure PostgreSQL、Redis、Blob 和 NewAPI，跑 7 步连续推理链	examples/run_continuous_reasoning_acceptance.py
S08	模型 I/O 报告审计	验证报告包含场景、输入、输出、接手证据，且无明显真实密钥样式	tests/test_model_io_report_audit.py
B01	单 Agnet 故障隔离	一个 Agnet 崩溃不导致整体失败	tests/test_swarm_behavior_academic.py
B02	群体涌现	多个弱局部信号通过共享状态聚合成更强整体结果	tests/test_swarm_behavior_academic.py
B03	信息素间接协作	信息素影响任务 claim 顺序并形成正反馈	tests/test_swarm_behavior_academic.py
B04	handoff 连续性	active agent、目标 agent、payload 在交接中保留	tests/test_swarm_behavior_academic.py
C01-C04	传统 Agnet 对比	和单路线/FIFO/无共享状态/无上下文 handoff 的基线比较	examples/run_swarm_vs_traditional_benchmark.py
M01-M03	马尔可夫过程适配性	判断当前实现是马尔可夫式状态机，但不是严格 MDP	tests/test_markov_process_properties.py

2. 测试标准来源

本项目没有使用“某一个 Agnet 认证标准”，因为行业目前还没有统一答案。当前采用 AGENT_SWARM_QUALITY_STANDARD.zh-CN.md 中定义的 AQS / SW-AQS v1：以行业 Agent 风险框架为参考，配置本项目自己的 Agent 和蜂群 Agent 质量标准。

来源	本项目采用方式
NIST AI RMF 1.0	Govern / Map / Measure / Manage 的 Agent 风险管理结构
NIST AI 600-1	生成式 AI 的幻觉、隐私、信息安全、组件集成、预部署测试和事件披露
OWASP LLM Top 10	prompt injection、敏感信息泄露、过度代理、不安全输出处理、过度信任
OWASP Agentic Skills Top 10	Agent 技能/工具执行层的权限、隔离、审计、运行时安全
MITRE ATLAS	AI 攻击/误用视角下的失败、越权、诱导和异常场景
OpenTelemetry	Agent 过程的 traces、metrics、logs、events 和 artifact 证据
LangGraph handoff 参考	transfer_to_<agent>、active-agent 路由和上下文传递语义
蜂群模式归纳标准	去中心化、自组织、局部感知、间接协作、涌现、鲁棒性和收敛
Markov property 定义	给定当前状态后，未来状态不再依赖历史路径

py_compile 和 unittest 只作为证据采集工具，不作为最终质量标准本身。完整链接在 swarm_minimal/academic_evaluation.py 的 ACADEMIC_STANDARD_SOURCES 中维护。

3. 测试过程

本地确定性验收按以下顺序执行：

python3 -B -m py_compile swarm_minimal/*.py examples/*.py tests/*.py
python3 -B -m unittest discover -s tests
python3 -u -B examples/run_swarm_behavior_acceptance.py
python3 -u -B examples/run_swarm_vs_traditional_benchmark.py
python3 -u -B examples/run_consensus_convergence_acceptance.py
python3 -u -B examples/run_academic_standard_evaluation.py

完整标准矩阵还包含 S07 live 场景和 S08 模型 I/O 报告审计：

python3 -u -B examples/run_standard_scenario_acceptance.py

S07 需要本地被 git 忽略的 .env，其中包含 Azure PostgreSQL、Redis、Blob 和 NewAPI 测试凭据。脚本优先读取项目根目录 .env，没有时读取 examples/.env。没有可用 .env 时，本地确定性门禁可以通过，但完整标准化验收不能判定为通过。

4. 本轮实际执行结果

命令	本轮结果	说明
python3 -B -m py_compile swarm_minimal/*.py examples/*.py tests/*.py	PASS	无输出，表示所有模块编译通过
python3 -B -m unittest discover -s tests	PASS	28 个测试通过
python3 -B -m unittest tests.test_markov_process_properties	PASS	3 个马尔可夫适配性测试通过
python3 -B -m unittest tests.test_model_io_report_audit	PASS	2 个模型 I/O 报告审计测试通过
python3 -u -B examples/run_swarm_behavior_acceptance.py	PASS	B01-B04 全部通过
python3 -u -B examples/run_swarm_vs_traditional_benchmark.py	PASS	蜂群总归一化分 0.9175，传统基线 0.1958，ratio 4.69
python3 -u -B examples/run_consensus_convergence_acceptance.py	PASS	2 轮收敛，接受 lease_based_pg_queue
python3 -u -B examples/run_academic_standard_evaluation.py	PASS	A01-A05 本地学术化门禁全部通过，检测到 examples/.env 可用于 live 测试
python3 -u -B examples/run_standard_scenario_acceptance.py	PASS	S01-S08 全部通过；S07 完成 7 个 live 任务，12 个检查无失败，S08 报告审计通过

最新 S07 live 证据：

{
  "run_id": "04c641d170fe4ea7aa3d882d9df37cca",
  "completed_tasks": 7,
  "accepted_score": 1.0,
  "selected_models": [
    "deepseek-v4-flash",
    "claude-haiku-4-5-20251001",
    "claude-sonnet-4-6"
  ],
  "failed_checks": [],
  "check_count": 12,
  "artifact_path": "swarm-runs/04c641d170fe4ea7aa3d882d9df37cca/result.json"
}

5. 达标判定

门禁	当前结论
本地学术化门禁 A01-A05	可通过
标准矩阵 S01-S06	可通过
标准矩阵 S07 live Azure/NewAPI	已通过
标准矩阵 S08 模型 I/O 报告审计	已通过
生产级标准化验收	当前最小标准已满足

结论：当前项目已经具备可执行的标准化测试，且本地确定性蜂群行为测试与真实 Azure/NewAPI live 集成测试均已通过。该结论限定在本仓库定义的最小蜂群标准矩阵内，不等同于大规模生产压测或第三方认证。

6. 算法清单

算法 / 机制	位置	说明
能力匹配任务 claim	InMemorySwarmStore.claim_next	Agnet 只领取能力匹配的 pending 任务
信息素排序	InMemorySwarmStore.claim_next	pending 任务按 pheromone score 从高到低排序
正/负反馈更新	complete_task / fail_task	成功加分，失败扣分
最高分收敛	converge	在完成任务中选择最高 score 作为最终输出
多轮加权共识	ConsensusSwarm.run	按 agent weight 和 confidence 累积分数
分数蒸发	ConsensusSwarm._evaporate_scores	每轮按 evaporation 衰减历史候选分
动态模型发现	discover_newapi_models	从 NewAPI 兼容端点发现模型
去重模型选择	select_distinct_models	多 Agnet 测试时选择不同模型

7. 马尔可夫过程结论

当前实现满足“工程意义上的马尔可夫式状态机”：

• 如果把 tasks、pheromones、shared_state、observations、agent policy 和共识轮次一起视为完整当前状态，则下一步 claim、score 更新和收敛选择只依赖当前状态。
• 新增测试 tests/test_markov_process_properties.py 验证了等价当前任务/信息素状态下，不同历史路径会得到相同 claim 与 score 更新。

但它不满足严格数学意义的 Markov process / Markov Decision Process：

• 没有定义状态转移概率核 P(s_next | s_current)。
• 没有正式 action space、reward function 和策略优化目标。
• UUID、时间戳、外部 NewAPI/LLM 调用没有建模为随机变量。
• 部分输出保留历史观测作为审计证据，这属于工程可追溯性，不是形式化随机过程。