Хотя комплексные бенчмарки, такие как SWE-bench, предоставляют общие оценки производительности ИИ-агентов, они часто дороги, медленны и не имеют диагностики первопричин, необходимой для точного объяснения, где именно произошел сбой в логике агента. Для решения этой проблемы разработчики должны внедрить поведенческие оценки — быстрые, локальные тесты в стиле модульных, которые проверяют дискретные промежуточные действия, такие как проверка конкретных вызовов инструментов или изменений файлов, а не окончательное равенство строк. Создавая эти недорогие микропроверки наряду с макро-бенчмарками, инженерные команды могут уверенно итерировать по системным запросам и обновлять модели без риска регрессий.