【智能体AI Agent开发框架】基于LangChain手工测试用例生成工具

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【智能体AI Agent开发框架】基于LangChain手工测试用例生成工具

一、简介

在编写测试用例的过程中,测试工程师会通过需求文档,研发的概要设计等信息编写测试用例,测试用例的输出格式常常为思维导图或者excel等数据信息。
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在以上的流程中,一个测试工程师可以根据比较详细的需求文档以及研发的概要设计输出对应的测试点,以及测试用例。而如果和人工智能进行结合的话,人工智能代替的工作就是测试工程师目前的位置。

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1、实现方法

此需求是一个典型的 RAG 的应用场景(RAG 检索增强生成)。而 RAG 重点主要为2个:

  1. 数据如何加载喂给大语言模型。
### 使用Agent工具生成测试用例 #### 工具概述 智能体AI Agent开发框架提供了一种基于LangChain手工测试用例生成工具[^1]。此工具旨在简化测试用例的创建过程,使测试工程师能够更高效地工作。 #### 需求说明 为了利用该工具生成有效的测试用例,需先定义清晰的需求文档,其中应包含待测系统的具体行为描述以及预期的结果。这有助于确保所生成测试用例能准确反映实际业务逻辑的要求[^2]。 #### 实现思路 通过自然语言处理技术解析输入的需求文档,并将其转换成结构化的数据形式;接着运用预训练的语言模型来理解这些信息并据此构建相应的测试场景。最后一步则是根据设定好的模板自动填充参数从而形成完整的测试脚本。 #### 完整代码示例 下面是一个简单的Python代码片段展示如何调用API接口来自动生成测试用例: ```python import requests def generate_test_cases(api_url, requirements_text): payload = { "requirements": requirements_text, "tool": "langchain" } response = requests.post(api_url, json=payload) if response.status_code == 200: return response.json()["testCases"] else: raise Exception(f"Failed to generate test cases: {response.text}") # Example usage api_endpoint = "http://example.com/api/generateTestCases" requirement_doc = """ 登录模块应当允许已注册用户使用正确的用户名密码组合进行身份验证, 如果输入错误则提示相应消息。 """ try: generated_cases = generate_test_cases(api_endpoint, requirement_doc) print(generated_cases) except Exception as e: print(e) ```
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