基于 LangChain 的自动化测试用例的生成与执行

在前面的章节中，分别介绍了 Web、App、接口自动化测试用例的生成。但是在前文中实现的效果均为在控制台打印自动化测试的用例。用例需要手动粘贴，调整之后再执行。

那么其实这个手动粘贴、执行的过程，也是可以直接通过人工智能完成的。

应用价值

• 通过人工智能代替人工操作的部分，节省时间，提升效率。
• 通过封装更多的 Tools，让 Agent 更为智能。

实践演练

实现原理

实现思路

在理解需求之后，我们可以了解到我们需要让 Agent 具备两个功能：

1. 输入源码信息，生成 python 文件。
2. 输入文件名，执行 pytest 测试文件功能。

如此，可以通过如下两个步骤实现需求：

1. 工具包封装。
2. 实现 Agent。

工具包封装

为了让工具包更易被大模型理解，我们将注释调整为英文，提升准确率。同时为了传参的时候不出现格式错误问题，通过args_schema限制参数结构与格式（tools 章节有具体讲解）。

from langchain_core.tools import tool
from pydantic.v1 import BaseModel, Field

class PythonFileInput(BaseModel):
    # 定义参数的描述
    filename: str = Field(description="filename")
    source_code: str = Field(description="source code data")

class PytestFileName(BaseModel):
    # 定义参数的描述
    filename: str = Field(description="The name of the file to be executed")

@tool(args_schema=PythonFileInput)
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