构建一个测试助手Agent：提升测试效率的实践

在上一篇文章中,我们讨论了如何构建一个运维助手Agent。今天,我想分享另一个实际项目:如何构建一个测试助手Agent。这个项目源于我们一个大型互联网公司的真实需求 - 提升测试效率,保障产品质量。

从测试痛点说起

记得和测试团队讨论时的场景：

小张：每次新功能上线都要写很多测试用例,很耗时
小李：是啊,而且回归测试也很繁琐
我：主要是哪些测试场景？
小张：接口测试、UI测试、性能测试这些
我：这些场景很适合用AI Agent来协助

经过需求分析,我们确定了几个核心功能：

1. 测试用例生成
2. 自动化测试
3. 缺陷分析
4. 测试报告生成

技术方案设计

首先是整体架构：

from typing import List, Dict, Any, Optional
from enum import Enum
from pydantic import BaseModel
import asyncio

class TestTask(Enum):
    CASE = "case"
    AUTOMATE = "automate"
    ANALYZE = "analyze"
    REPORT = "report"

class TestContext(BaseModel):
    task_type: TestTask
    project_info: Dict[str, Any]
    code_changes: Optional[Dict[str, Any]]
    test_history: Optional[List[Dict[str, Any]]]

class TestAssistant:
    def __init__(
        self,
        config: Dict[str, Any]
    ):
        # 1. 初始化测试模型
        self.test_model = TestLLM(
            model="gpt-4",
            temperature=0.2,
            context_length=8000
        )

        # 2. 初始化工具集
        self.tools = {
            "generator": CaseGenerator(),
            "automator": TestAutomator(),
            "analyzer": DefectAnalyzer(),
            "reporter": ReportGenerator()
        }

        # 3. 初始化知识库
        self.knowledge_base = VectorStore(
            embeddings=TestEmbeddings(),
            collection="test_knowledge"
        )

    async def process_task(
        self,
        context: TestContext
    ) -> Dict[str, Any]:
        # 1. 分析任务
        task_info = await self._analyze_task(
            context
        )

        # 2. 准备数据
        data = await self._prepare_data(
            context,
            task_info
        )

        # 3. 生成方案
        plan = await self._generate_plan(
            task_info,
            data
        )

        # 4. 执行任务
        result = await self._execute_task(
            plan,
            context
        )

        return result

    async def _analyze_task(
        self,
        context: TestContext
    ) -> Dict[str, Any]:
        # 1. 识别任务类型
        task_type = await self._identify_task_type(
            context.