请使用 GitHub 上提供的基于 Apache JMeter 构建的参考样本作为起点，创建您自己的性能测试。
参考样本展示了以下原则：
- 通过 WebSockets 与 Direct Line 通信
- 推动多回合对话
- 运行多个线程组，每个线程组负责不同的用户对话场景
参考示例采用 JMeter（一种流行的开源工具）进行构建。 你还可以使用其他工具为 Copilot Studio 智能体编写性能测试脚本。 使用诸如以下之类的选择标准：
- 社区支持：选择一个拥有强大且活跃社区，便于故障排查和资源获取的工具。
- 插件可用性：确保工具支持必要的插件，尤其是 WebSocket 协议。
- 完善的报表功能：选择能够提供完善报表功能的工具，无论是内置还是可通过插件扩展。
- 可扩展性：选择能够轻松扩展测试执行的工具。 JMeter 和 Locust 均与 Azure 负载测试兼容。
在为使用 Copilot Studio 构建的智能体设计性能测试脚本时，确保它们能够准确模拟实际使用场景，并与你的生产环境保持一致。 以下关键指导原则帮助您创建有效且逼真的测试脚本：
- 模拟真实延迟：在收到智能体的最后回复后，在发送下一个用户消息前引入一个现实的延迟（例如 30 秒到 1 分钟）。 这种延迟反映了真实用户在对话中阅读、思考和回应所需的时间。
- 多轮对话中的错误处理：每轮对话结束后进行错误检查。 如果发生错误（例如缺少或错误的回复），应停止模拟对话，以防止问题连锁反应并反映真实的用户行为。
- 匹配生产环境的通信协议：确保你的测试脚本采用与生产环境相同的通信协议，例如 WebSockets 或 HTTP GET。 这种方法确保性能测试能够准确反映实际环境。