thedixitjain 测试课程样例
验证课程笔记本和代码示例是否能在实际运行的
Microsoft Foundry / Azure OpenAI 环境下执行。仓库提供了一个运行脚本位于
scripts/validate-notebooks.ps1，
它可以无头执行每个 Python 笔记本，并打印通过/失败矩阵。
何时使用
- “验证所有笔记本 / 示例在我的 Azure 订阅下是否正常。”
- “在升级包或更改模型后对课程做冒烟测试。”
- “哪些课程依旧通过 / 失败？”
不要用此工具来替代 AI Smoke Test GitHub Action（用于验证已部署的
托管代理 — 见 tests/README.md）。本工具
是本地执行笔记本。
先决条件（先检查）
- Python 3.12+ 及课程依赖：
python -m pip install -r requirements.txt还需要执行器：python -m pip install nbconvert ipykernel。 - 仓库根目录需要
.env文件（从.env.example复制），至少包含：AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT— Foundry 项目端点 (https://<account>.services.ai.azure.com/api/projects/<project>)AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME— 一个未弃用的部署名称（例如gpt-5-mini）AZURE_OPENAI_ENDPOINT(https://<account>.openai.azure.com) 和AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT用于直接调用 Azure OpenAI 的课程（课程 06、02-azure-openai、14 handoff/human-loop）。
- 完成
az login— 示例使用AzureCliCredential认证（Entra ID，无密钥）。 - 验证模型部署存在：
运行命令
az cognitiveservices account deployment list -g <rg> -n <account> -o table。
运行验证
# 所有Python笔记本（跳过.NET、.venv、site-packages、翻译、技能资源）
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1
# 单个课时，每个单元格有较长的超时时间
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1 -Filter '08-*' -Timeout 600
# 仅列出将要运行的内容（不执行）
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1 -List
# 显式指定解释器（如果`python`不在PATH中，例如Windows商店别名）
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1 -Python "C:/path/to/python.exe"
该脚本会写出执行的副本、每个笔记本的日志、以及 results.json 到
$env:TEMP\aiab-nbval，并以失败数作为退出码。
临时失败（共享订阅的 HTTP 429 速率限制、偶发的
AzureCliCredential 令牌故障或超时）会自动重试
（-Retries，默认 2 次，带 -RetryDelaySeconds 退避，默认 20 秒）。如果某个
模型部署经常出现 429 错误，检查订阅的 GlobalStandard
TPM 配额（az cognitiveservices usage list -l <region>）——单个
部署容量增加无效，因为是订阅配额用尽了。
结果解读
PASS— 笔记本全程运行无单元格错误。FAIL— 显示首个*Error/*Exception行；查看输出目录中的对应log_*.txt获取完整回溯。- 单个笔记本的失败由
-Timeout（每单元格计时）限制，所以卡住的 人机交互单元格会抛出StdinNotImplementedError而非死锁。
需要额外资源的课程（无资源时预计失败）
| 课程 | 额外需求 |
|---|---|
| 05 Agentic RAG | Azure AI Search (AZURE_SEARCH_SERVICE_ENDPOINT, key) — 含内存回退路径 |
| 11 MCP / GitHub | GitHub MCP 服务器 + PAT |
| 13 memory (cognee) | 配置好的 cognee 模型提供者 |
| 15 browser-use | Playwright 浏览器已安装 (playwright install) + AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT_NAME |
| 17 local agent | Foundry 本地运行时 + 已下载的 Qwen 模型（设备端，无云） |
*-dotnet-* 笔记本 |
.NET Interactive 内核（默认排除；用 -IncludeDotnet 包含） |
反馈报告
按课程汇总为通过/失败表。区分真实回归
（需修复代码/配置缺陷）与环境缺失（缺少 Search/Foundry Local/PAT），
并引用每个真实失败对应的 log_*.txt。
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Source: microsoft/ai-agents-for-beginners → translations/zh-CN/.agents/skills/testing-course-samples/SKILL.md