展示 HN：在生产前发现多智能体 AI 系统的故障点

swarm-test 是一款面向多智能体 AI 系统的静态可靠性测试工具，旨在帮助开发者在生产环境之前发现潜在故障。该工具通过分析智能体之间的拓扑结构，识别级联故障、单点故障（SPOF）、上下文泄漏、意图漂移、超时弹性、共谋行为、轨迹异常以及合约违规等问题。所有测试均基于静态图分析，无需调用实时 LLM，因此结果确定性高且无 API 成本。

swarm-test 支持 CrewAI、LangGraph、AutoGen 等主流框架，也支持自定义静态图。安装简单，通过 pip 即可完成：pip install swarm-test。运行后，工具会生成一个 0-100 的 Swarm 评分，并附带交互式 D3 仪表板，直观展示智能体之间的关系和风险点。评分结果可直接用于 CI 流程，例如通过 GitHub Action 在 PR 中自动标注问题。

该工具的核心功能包括：级联故障模拟（逐一模拟智能体失效并评估下游影响）、爆炸半径分析（检测图论中的关键节点）、上下文泄漏扫描（基于正则匹配敏感数据）、意图漂移检测（对比智能体实际行为与角色声明）、共谋检测（发现绕过协调者的密集子图）、超时弹性分析（识别无超时边界的长同步链）、轨迹分析（检测自循环和无限循环）以及合约验证（可选，需提供 YAML 合约文件）。

swarm-test 还提供丰富的配置选项，支持 YAML 配置文件或 pyproject.toml 中的 [tool.swarmtest] 表。输出格式包括 console、JSON、Markdown、HTML，并可导出为 Mermaid、DOT 或 PNG 图形。历史跟踪功能可记录每次运行的评分变化，便于趋势分析。此外，工具支持插件系统，允许用户自定义测试项。

该项目基于 MIT 许可证开源，代码托管在 GitHub 上。开发者表示，如果 swarm-test 帮助发现了真实 bug，欢迎给仓库加星以支持项目发展。