试运行（Dry Run）在 AI 代理领域指正式部署或执行任务前，通过模拟真实场景、预设边界条件，验证代理的响应逻辑、执行流程、交互一致性的测试过程，目的是提前发现潜在逻辑漏洞或适配问题，降低正式运行后的风险。
AI 代理的核心价值是自主执行任务，若直接上线运行，可能因场景适配不足、逻辑偏差导致任务失败或负面影响。试运行能提前验证代理在不同输入下的表现，帮助开发者优化行为逻辑，也能让用户提前了解能力边界，减少正式使用时的预期差，提升整体使用体验的可靠性。
OneOneTalk 的数字分身（属于 AI 代理范畴）在执行用户委托事务前，会启动试运行机制：针对待执行任务的核心环节，模拟任务场景的典型输入与边界条件，验证数字分身的响应逻辑是否符合用户预设目标，是否存在执行偏差。目前该试运行机制已覆盖日常事务委托的核心场景，针对复杂任务的试运行优化仍在推进中，确保数字分身的执行行为与用户预期一致。
AI 代理的试运行通常围绕三个核心维度展开：一是任务目标对齐，即代理的执行步骤是否与用户预设的核心需求一致；二是边界条件处理，即代理在遇到超出常规场景的输入时的响应是否合理；三是执行流程的一致性，即代理在重复执行同类任务时的表现是否稳定。行业中常见的做法是先通过标准化测试用例完成基础验证，再引入少量真实场景数据进行补充测试，以平衡测试效率与验证深度。
试运行的结果是决定 AI 代理能否正式部署的关键依据之一，衔接逻辑通常包括：若试运行中未发现核心偏差，代理可直接进入正式运行；若存在局部适配问题，需针对问题环节调整代理的规则或模型参数后重新试运行；若发现重大逻辑漏洞，则需回溯至代理的训练或设计阶段进行优化。行业中部分主体会设置试运行的通过率阈值，仅当通过率达到预设标准后才允许代理上线，以降低正式运行的风险。
随着 AI 代理的应用场景复杂化，试运行的优化方向主要包括：引入动态场景模拟，而非固定测试用例，以覆盖更多潜在的真实情况；增加多轮交互的验证，而非仅单轮任务执行，确保代理在连续任务中的表现稳定；结合用户反馈数据迭代试运行的测试场景，让验证更贴合实际使用需求。行业中部分主体还会引入自动化工具辅助试运行的执行与分析，提升测试的效率与覆盖范围。