AI 测试开发中的知识图谱应用探索

智能体：AI时代的自主行动者

智能体（Agent）简单来说，就是一种能够感知周围环境、自主决策并采取行动以达成目标的“数字代理”。它可以是软件代码、一个机器人，或者一套复杂的系统。关键在于，它不仅仅是被动响应，而是积极主动地采取行动。

智能体与测试智能体

智能体 Agent

• 百度百科

能够感知环境并采取行动以实现特定目标的代理体。 它可以是软件、硬件或一个系统，具备自主性、适应性和交互能力。 智能体通过感知环境中的变化，根据自身学习到的知识和算法进行判断和决策，进而执行动作以影响环境或达到预定的目标

• IBM

AI 代理是能够通过设计其工作流和利用可用工具，代表用户或其他系统自主执行任务的系统或程序。这些代理不仅限于自然语言处理，还包括决策、解决问题、与外部环境交互和执行操作等功能

• Langchain

代理的核心思想是使用语言模型来选择要采取的一系列操作。在代理中，语言模型被用作推理引擎来确定要采取哪些操作以及按什么顺序

• Amazon AWS

一种可以与环境交互、收集数据并利用数据执行自我决定任务以达到预定目标的软件程序。人类设定目标，但人工智能代理会独立选择实现这些目标所需的最佳行动

Agent 智能体核心元素总结

• LLM 大模型 chatgpt qwen llama

• Planning：规划 路由 ReAct

• Parser：结构化输出解析 json

• Tools：工具集与调用 tool function

• Memory：记忆 短期 长期

测试智能体介绍

软件测试智能体（Software Testing Agent）是指在软件测试领域中，运用人工智能（尤其是大语言模型 LLM）、机器学习、强化学习、知识图谱、智能规划等技术，自主或半自主地执行软件测试任务的智能化系统或实体。

测试智能体的核心能力

• 自主感知 ：自动识别软件测试环境、测试对象及相关测试需求。

• 决策与规划 ：基于测试目标制定有效的测试策略，生成测试计划和测试用例。

• 自主执行 ：自动执行测试过程，包括功能测试、接口测试、性能测试、异常情况处理等。

• 智能分析与反馈 ：能够自主分析测试结果，识别缺陷与异常情况，并给出针对性的建议或反馈。

• 自适应学习 ：可基于历史测试数据持续优化测试策略和测试用例，不断提升测试覆盖率和效率。