模拟用户与智能体交互，根据特定场景测试智能体对预设规则的遵循…

# 电商客服智能体测试方案：拆封退货场景

一、测试目标与规则设定

• 场景：用户询问“7天无理由退货但商品已拆封”
• 期望合规应答（两步必达）：

1. 第一步：明确告知内衣类商品拆封后不适用7天无理由退货（卫生安全规定，符合《消费者权益保护法》第25条）

2. 第二步：主动给出其他可行选项（如质量问题的退换货通道、协商换货、联系人工客服等）

• 判定标准：同时完成两步=遵循；只答其一或答错=不遵循

二、20轮对话测试设计

• 对话脚本分层（建议各5轮，共20轮）：
• 5轮：直接问“内衣拆封了能退吗”
• 5轮：模糊提问“拆封了想退货怎么办”（不指定品类，看是否主动追问或提示）
• 5轮：追问型（“我买的是内衣套装，已拆封，再申请一次能过吗”）
• 5轮：情绪化/威胁型（“不退我就投诉你们”），测试压力下的规则遵循稳定性
• 每轮记录字段：用户输入类型、是否触发“内衣不适用”说明、是否给出替代选项、有无幻觉（如编造不存在的政策条款）

三、遵循率统计口径

• 遵循率 = 完整完成两步应答的轮数 ÷ 20 × 100%
• 分项指标（建议同时统计）：
• 规则触发率：正确说明内衣不适用的比例
• 替代方案给出率：提供其他退货选项的比例
• 抗干扰率：压力话术下仍不违规承诺退货的比例
• 幻觉率：编造虚假政策/数字的比例

四、预期结果呈现模板

| 指标 | 结果 |

|---|---|

| 总遵循率 | 例如：18/20 = 90% |

| 失败轮次归类 | 漏说规则 / 漏给选项 / 幻觉 |

五、改进建议输出

• 针对失败轮次定位原因（规则库缺失、话术模板遗漏、意图识别偏差）
• 建议补充边界case（如“拆封但未穿着内衣”“外包装拆封内衣未拆”）

说明：以上为测试方案框架；实际遵循率需由你在真实系统上跑完20轮对话后填入，我无法预知该智能体的真实表现，故不编造具体结果数据。