AI性能取决于请求类型、上下文和部署资源。讨论并发时要区分普通问答、检索与工具操作，超时重试还可能重复产生业务动作，因此测试需要说明实际负载和执行条件。

负载场景

先估计使用人员、请求类型与高峰时段，并通过实际场景测试资源需求。部署方案应依据验证结果调整，不用未经测试的并发数字作宣传承诺。

服务控制

按业务需要安排超时、重试、限流与异常回退，避免请求失败造成重复业务动作。模型服务与业务系统的权限及网络访问也需要分别设计。

维护责任

明确模型接口、文档索引、工具服务与应用页面由谁维护。发布变化后运行重点样本，并保留问题处理记录，让平台具备持续核查与调整的路径。

场景核对

压力测试可以按真实请求类型分组观察资源与等待情况，遇到超时检查是否发生重复动作。记录测试环境和条件有助于解释结果，不能直接推广为所有部署的表现。

具体验证方法

分别测试短问答、长资料检索与工具请求，记录等待及响应时间；资源不足时查看限流反馈；工具超时先查询执行结果再重试；维护人员能定位模型依赖与日志，测试结果注明环境而非只给一个并发数字。

部署说明涵盖资源条件、依赖与异常检查方式。测试结果在注明条件下解释，维护范围包括模型、资料和执行服务，稳定运行需要各环节共同验证。