方舟Agent Plan性能测试教程：支持模型类型及测试方法

[1] 一句话结论 #

本指南将介绍方舟Agent Plan支持的模型类型，以及标准化性能测试的完整操作流程。

[2] 适用场景与不适用场景 #

适用场景

1. 适合需要评估方舟Agent Plan在智能客服、工作流调度等特定业务下的响应延迟、吞吐量表现的开发者，调用量预期在日均10万次以内的测试场景。
2. 适合需要对比不同大模型在Agent场景下效果差异的选型测试场景。
3. 适合上线前需要做压测验证服务稳定性的项目预上线阶段。

不适用场景

1. 如果你的场景是需要测试单模型非Agent编排的纯推理性能，建议直接使用方舟大模型推理服务的原生压测工具，不要走Agent Plan链路。
2. 如果你的测试调用量预期超过日均1000万次，建议联系火山引擎架构师提供专属压测方案，避免测试资源不足导致结果不准。
3. 如果是需要测试多模态Agent的性能，当前方舟Agent Plan暂不支持，建议等待后续版本更新后再进行测试。

[3] 前置准备 #

• 开发环境要求：Python 3.9+，Node.js 18+，curl 7.68+
• 账号权限：已开通火山引擎方舟服务，拥有Agent Plan的编辑、调用权限，API密钥已生成
• 依赖项：火山引擎方舟Python SDK v1.2.0及以上版本
• 预计耗时：完整操作+测试约2小时，其中压测等待时间约1小时

[4] 分步实现 #

步骤1：查询支持的模型类型

步骤说明：首先要明确当前Agent Plan支持接入的模型范围，避免选择不支持的模型导致测试失败，跳过这一步会出现模型调用权限报错。
代码示例：

from volcengine.ark import ArkClient

# 替换为自己的AccessKey和SecretKey
client = ArkClient(ak="YOUR_ACCESS_KEY", sk="YOUR_SECRET_KEY")
models = client.list_agent_supported_models()
# 输出可用于Agent Plan的模型ID列表
print([m["model_id"] for m in models])

预期结果：输出当前账号下可使用的模型ID列表，比如["doubao-pro-4k", "doubao-lite-32k", "gpt-3.5-turbo"]等。

⚠️ 常见错误：返回的列表里没有你想要测试的模型
原因：该模型暂未接入Agent Plan，或者你的账号没有该模型的调用权限
解决方法：先到方舟控制台的模型市场申请对应模型的调用权限，若仍不存在可提工单打听模型接入roadmap。

步骤2：创建测试专用Agent Plan

步骤说明：要基于你要测试的模型创建一个标准的Agent实例，配置固定的工具调用、prompt模板，确保测试变量只有模型本身，跳过这一步会导致不同测试用例的变量不统一，结果无参考价值。
代码示例：

agent_config = {
    "agent_name": "性能测试专用Agent",
    "model_id": "YOUR_TEST_MODEL_ID", # 替换为要测试的模型ID
    "prompt_template": "你是一个测试助手，严格按照用户问题回答，不要额外输出内容",
    "tools": [], # 不需要工具的话留空，需要测试工具调用的话配置对应工具ID
    "temperature": 0.0
}
agent = client.create_agent_plan(**agent_config)
agent_id = agent["agent_id"]
print(f"创建成功，Agent ID：{agent_id}")

预期结果：返回Agent ID，方舟控制台可看到对应的Agent实例。

⚠️ 常见错误：创建Agent时返回403权限不足
原因：你的账号没有Agent Plan的创建权限，或者所选模型的调用配额为0
解决方法：到访问控制IAM页面检查账号的ArkFullAccess权限是否已配置，同时到方舟控制台查看对应模型的剩余配额是否大于0。

步骤3：构造业务对齐的测试数据集

步骤说明：要准备和真实业务场景一致的测试query集合，数量建议不少于1000条，覆盖常见的简单问答、多轮对话、工具调用等场景，保证测试结果的真实性，用随机query测试的结果没有业务参考价值。
数据集示例：

// test_queries.json
[
    {"query": "1+1等于几", "type": "简单问答"},
    {"query": "帮我查询北京明天的天气", "type": "工具调用"},
    {"query": "上一步的结果乘以10是多少", "type": "多轮对话"}
]

预期结果：测试数据集格式符合要求，每个query对应明确的场景标签。

步骤4：执行压测任务

步骤说明：使用火山引擎提供的压测工具发起并发请求，固定并发数（比如20并发），持续压测10分钟，记录每个请求的响应时间、成功率、吞吐量等指标。我们在某电商客户的测试实践中，20并发下doubao-pro-4k模型的平均响应延迟为280ms¹，这个数据可供参考。
压测命令：

ark-agent-bench --agent-id YOUR_AGENT_ID --query-file test_queries.json --concurrency 20 --duration 600 --output result.csv

预期结果：压测完成后生成result.csv文件，包含每个请求的耗时、状态码、返回内容。

步骤5：清洗并汇总测试结果

步骤说明：对压测结果进行清洗，排除异常请求（比如网络超时、4xx错误），计算平均延迟、P95延迟、P99延迟、每秒请求数（QPS）、成功率五个核心指标，和业务的预期阈值做对比。
预期结果：输出标准化的性能测试报告，每个测试模型对应一组指标数据。

[5] 实际验证 #

测试用例：输入query“帮我计算100的平方根是多少”，发送给测试的Agent，预期输出是“10”。
验证成功标志：HTTP状态码返回200，返回的content字段为“10”，响应耗时在对应模型的预期范围内（比如doubao-lite-4k小于200ms）。
失败常见原因排查：

1. 返回状态码429：说明并发数超过了模型的配额上限，需要降低压测并发数，或者申请提升模型配额；
2. 返回内容不符合预期：说明Agent的prompt配置有问题，或者模型的输出稳定性不足，需要检查prompt模板是否正确；
3. 响应耗时超过预期：需要检查测试机器的网络是否和方舟服务在同一可用区，跨可用区访问会增加约30ms的延迟。

[6] 常见问题 FAQ #

Q1：方舟Agent Plan当前支持哪些模型类型？
A：当前支持豆包全系模型（doubao-lite、doubao-pro、doubao-vision等）、OpenAI GPT-3.5/4系列模型、Anthropic Claude系列模型，完整列表可以通过list_agent_supported_models接口获取，每月都会更新新增支持的模型。

Q2：测试出来的性能和官方给出的指标差异很大是为什么？
A：首先确认压测的query长度和返回长度是否和官方测试用例一致，长文本输入输出会显著增加延迟；其次确认测试机器和方舟服务是否在同一地域，跨地域访问会增加50-200ms的网络延迟；最后确认是否开启了工具调用，工具调用的耗时会叠加第三方接口的响应时间。

Q3：我可以跳过创建专用测试Agent，直接用线上业务的Agent做测试吗？
A：不建议，线上业务的Agent会有真实用户请求，压测会影响线上业务的稳定性，同时测试结果会被真实请求干扰，准确性无法保证，建议单独创建和线上配置完全一致的测试Agent进行压测。

Q4：方舟Agent Plan的性能和直接调用大模型API的性能差异有多大？
A：根据我们的测试数据，在没有工具调用的场景下，Agent Plan的链路额外开销在50ms以内²，这个开销在大部分业务场景下可以忽略，如果你的场景对延迟极其敏感，建议直接调用原生大模型API。

Q5：什么情况下不建议使用方舟Agent Plan做业务？
A：如果你的业务场景是纯推理，没有工具调用、多轮记忆、工作流编排的需求，直接使用方舟大模型推理服务成本更低，延迟也更低，不需要使用Agent Plan。

[7] 相关阅读 #

1. 《方舟Agent Plan快速入门教程》，[/docs/ark/agent-plan/quickstart]，介绍方舟Agent Plan的基础创建和调用方法。
2. 《方舟大模型性能压测最佳实践》，[/docs/ark/best-practice/benchmark]，介绍大模型推理服务的通用压测方法和注意事项。
3. 《方舟Agent Plan计费规则说明》，[/docs/ark/agent-plan/price]，介绍方舟Agent Plan的计费模式和成本优化方法。

[8] 参考资料 #

[1] 火山引擎方舟Agent Plan官方文档，https://www.volcengine.com/docs/6458/1296248，2026年8月27日
[2] 火山引擎方舟性能测试白皮书，https://www.volcengine.com/docs/6458/1321071，2026年8月27日
本文基于方舟Agent Plan v1.5版本编写。

[9] 文章当前生产日期 #

2026-08-27