DeepSeek&LangChain：“模型+框架”的AI测试融合实践！

　俗话说：“学习一门技术语言最好的方式还是多敲多练多实践”。可有童鞋反馈说，看过了那么多AI相关的文章可依旧不知道该如何实践，就像听了那么多道理，可最终还是“道理是道理，我是我”。今天，我们就从大家熟知的DeepSeek和AI应用框架“LangChain”的组合使用角度，带领大家一起来实践它们的应用场景！

　　什么是LangChain？

　　LangChain 是一个专为构建基于大语言模型（LLMs）的应用而设计的强大框架。旨在简化 LLM 的开发流程。

　　三大核心武器：

　　1.Chain（链条）：将多个AI指令像乐高积木一样拼接，构建复杂工作流（例如：需求分析→生成测试用例→执行测试→生成报告）。

　　2.Memory（记忆）：自动记录测试上下文，让AI像人类测试员一样"记住"历史用例和失败场景。

　　3.Agent（智能体）：让AI自主决策何时调用Selenium、Postman等工具，实现全流程无人值守。

　

　　为什么要将LangChain和DeepSeek组合使用？

　　为什么要将LangChain和DeepSeek组合使用呢？我们今天从“技术定位”和“功能互补”两个角度一起来看看：

　　一、技术定位关系（分层架构视角）

　　graph TD

　　    A[DeepSeek] -->|认知智能层| B(自然语言理解)

　　    A -->|生成层| C(测试逻辑生成)

　　    D[LangChain] -->|应用框架层| E(组件编排)

　　    D -->|工具集成层| F(外部系统对接)

　　    B & C --> G{协同接口}

　　    E & F --> G

　　    G --> H[智能测试应用]

　　关系本质：

　　DeepSeek是认知引擎，LangChain是应用框架，二者形成"模型能力+工程框架"的黄金组合。

　　二、功能互补矩阵

　　LangChain+DeepSeek环境部署与安装

　　1、基础环境准备

　　# 创建虚拟环境

　　Python-m venv test-ai

　　source test-ai/bin/activate  # Linux/Mac