霍格沃兹测试学院的博客

Browser-Use是一款融合DeepSeek大模型与Playwright引擎的开源智能体工具，实现了自然语言驱动的浏览器自动化操作。其技术亮点包括： 采用低代码开发模式，通过自然语言指令生成脚本； 集成多模态交互能力，DOM解析精度达99%； 支持企业级私有化部署与多智能体协同； 深度适配DeepSeek模型，推理成本仅为GPT-4的1/5； 提供电商自动下单等完整场景解决方案。 工具包含任务规划、浏览器控制等模块化设计，支持异常自动重试机制，并配套详细的环境配置指南与实战案例代码。适用于自动化测试、数

本文探讨了如何构建系统化的知识图谱来提升人工智能测试的效率与效果。文章首先介绍了AI测试的复杂性，强调其需涵盖功能、性能、安全及公平性等多维评估。随后详细阐述了知识图谱的五大核心要素：测试策略制定、方法选择、数据管理、自动化测试和模型可解释性，并提供了实施步骤和实践案例。文章还指出知识图谱在跨领域应用中的潜力，最后提出了标准化推进、伦理考量和技术更新等未来挑战。通过系统化的知识图谱构建，可为AI测试提供全面指导，推动行业稳健发展。

本文探讨了MCP和A2A协议如何推动AI智能体协同进化。MCP协议通过标准化接口简化了AI模型与外部工具/数据源的交互，支持快速构建功能服务器；A2A协议则专注于智能体间的互操作性，实现跨平台任务协作。两者的结合为复杂业务流程自动化奠定基础，使AI从单一功能转向动态协作系统。文章还展示了构建MCP服务器的代码示例，并展望了这种协同在招聘等场景的应用前景，标志着智能协作新时代的到来。

《测试开发工程师如何快速掌握AI智能体公开课》将于5月28日20:00举行，由思寒老师主讲。课程涵盖AI智能体技术框架、测试工具平台应用及AI工作流实践等内容，包括BrowserUse、HogwartsAgent、OpenManusCline等工具详解，并设互动答疑环节。活动限时免费，报名可扫描海报二维码。配套资源提供测试开发学习路线、开源工具及专业版试用，帮助测试人员提升AI能力，实现300%效率提升。

本文介绍了智能体技术的核心概念和应用，包括：1）智能体作为自主执行任务的AI系统；2）多智能体系统的协同优势；3）RAG技术增强知识检索；4）工作流优化任务执行；5）微调提升模型专业性；6）函数调用简化开发；7）MCP和A2A协议标准化协作。文章还推荐了霍格沃兹专业版AI工具及测试开发资源，涵盖Docker、Selenium、Python等技术教程，助力实现智能化测试开发。通过AI技术与测试流程的深度融合，可显著提升工作效率和准确性。

测试开发工程师常面临用例维护难、覆盖率黑洞和文档与代码脱节等问题。检索增强生成（RAG）技术通过实时检索最新文档、自动生成精准测试用例并动态对齐线上数据，有效解决这些痛点。RAG的工作流程包括检索、增强和生成，能够自动抓取最新需求文档、结构化关键信息并输出可执行代码。其优势包括需求变更免疫、精准Mock数据生成、风险智能预测和报告可追溯。然而，RAG仍依赖文档质量，生成代码的可维护性也需人工审核。RAG正在重构测试开发，使测试代码能像“自动驾驶”一样感知需求变化，从而解放工程师，聚焦更高价值的工作。

在神经网络模型中，数据预处理是必不可少的步骤，因为模型接收的数据类型是Tensor，而非PIL对象。图像预处理的主要目的是消除无关信息，增强重要特征，从而提高识别算法的精度和可靠性。预处理方法包括像素亮度变换、几何变换、局部邻域预处理和图像复原等。Transforms是常用的图像预处理工具，提供了裁剪、翻转、旋转、标准化等多种操作，能够将PIL图像或numpy数组转换为Tensor格式，并进行归一化处理。通过Transforms，可以对图像进行数据增强，提升模型的泛化能力。例如，在FashionMNIST数

提示词工程是指在与AI工具互动时，通过优化输入指令（如提问方式、关键词选择、上下文补充等）来更高效地获取所需结果。它类似于“与AI沟通的翻译技巧”，核心在于理解AI的逻辑习惯，用精准的语言引导其输出有价值的内容。对于软件测试工程师而言，掌握提示词工程能显著提升工作效率，尤其是在使用AI辅助工具时。例如，通过设计精准的提示词，可以快速生成测试场景、调试自动化脚本、生成测试数据或分析测试结果。关键技巧包括明确目标、赋予AI特定角色、拆解复杂任务、提供上下文线索等。提示词工程的核心原则是：越清晰的输入，越高效的输

AI在生成测试用例时，可能会因为指令不够精确而“装傻”，导致输出不完整或不符合预期。通过优化提示工程（Prompt Engineering），可以显著提升AI的生成质量。提示工程的核心在于结构化输入设计和模型行为控制，旨在通过精确的指令引导AI生成确定性高、可测试的输出。测试工程师可以通过六大进阶法则优化提示工程，包括输入结构化、逆向思维、动态上下文控制、元指令优先、链式推理和自验证Prompt。此外，调试技巧和可视化工具也能帮助优化Prompt设计。掌握提示工程，测试工程师可以将自然语言转化为精准的测试需

多模态推理是指机器通过整合文本、图像、音频、视频等多种感官模态信息，结合逻辑分析与语义理解，推导出隐含结论的过程。与单模态推理相比，多模态推理具有信息互补、抗干扰性强的优势，但也面临数据对齐难度高的挑战。其三大特点包括互补性、语义关联和动态性。知识图谱则是一种以实体-关系-属性三元组为核心的结构化数据库，通过RDF或图数据库实现可视化表达。当多模态推理与知识图谱结合时，可以构建多模态知识图谱，增强理解深度、支持复杂推理并实现动态知识更新。这种结合在IT行业中有广泛应用，如智能代码审查系统、运维故障自愈系统等

大模型（Large Language Models, LLMs）是通过海量数据和巨大参数量（通常10亿以上）训练而成的深度学习模型，具有规模效应、通用能力、涌现特性和多模态潜力等核心特征。与小模型相比，大模型在数据需求、计算资源、应用方式和泛化能力等方面有显著优势。主流大模型体系包括GPT系列、BERT系列和Transformer架构变体等。微调技术是在预训练模型基础上，使用领域特定数据进行参数调整，以实现领域知识注入、任务性能优化、输出风格控制和安全合规调整等目的。微调方法包括全参数微调、参数高效微调（P

AIAgent（人工智能代理）是基于大语言模型的智能系统，能够通过工具调用、自主决策和持续学习完成特定任务。在软件测试开发中，AIAgent作为智能协作者，能够自动化测试、缺陷分析和环境管理。其核心能力来自领域知识库、工具链接口和记忆系统。Agent工作流是AIAgent完成任务的多步骤逻辑，具有动态适应性，能够自主生成用例、自动触发测试、闭环迭代和基于数据驱动的决策。Agent工作流由规划引擎、工具执行层和反思机制组成，能够智能生成用例、异常注入自愈和持续反馈优化。AIAgent在软件测试领域的应用场景包

一、大模型定义狭义定义特指ChatGPT等大语言模型（LLM），通过千亿级参数训练，具备文本生成、逻辑推理等通用能力。广义定义涵盖CV/语音等领域的通用模型范式，演进路径：专用小模型 → 预训练+微调 → 大模型+人类对齐核心价值传统AI需为每个任务单独训练模型（如翻译模型、摘要模型），而大模型如同「瑞士军刀」，单模型应对多任务。二、AI技术分层架构关键差异对比：技术层级数据需求特征提取典型应用机器学习标注数据人工设计垃圾邮件分类深度学习部分标注半自动提取人脸识别。

阿里云近日发布了全面开源的新一代大语言模型Qwen3系列，包含两大混合专家模型（MoE）及六款密集模型，覆盖从超大规模到轻量级的多样化需求。Qwen3系列在代码理解、多语言支持（119种语言）及混合推理模式上实现突破，支持32K长文本解析和复杂逻辑推理。轻量级模型Qwen3-30B-A3B激活参数仅30亿，推理速度提升40%，微型模型Qwen3-4B支持本地部署，CPU环境流畅运行。模型已在HuggingFace、ModelScope等平台开放商用，开发者可通过API调用或本地部署快速集成。Qwen3系列专

AI协作协议主要解决系统间的交互问题，具体体现在两种场景：AI客服与库存系统的实时库存核对（A2A协议）和大语言模型自动调用更新后的知识库数据（MCP协议）。A2A协议专注于实时动作指令传递，采用请求-响应模式，适用于智能硬件联动和服务间API调用。MCP协议则侧重于跨模型上下文管理，采用异步广播与增量更新，适用于多轮对话系统和多模型协作任务。测试开发需关注数据验证、性能瓶颈分析和安全防护策略。企业选型应根据业务需求决定使用A2A还是MCP协议。实战案例包括物流系统和医疗问答系统的应用。学习资源推荐包括Go

Transformer是一种由Google于2017年提出的深度学习模型架构，主要用于处理序列数据，如文本。它通过自注意力机制和位置编码解决了传统RNN和LSTM在处理长序列和计算效率上的问题。Transformer的核心结构包括编码器和解码器，能够并行处理数据并捕捉长距离依赖关系，使其在自然语言处理（NLP）领域表现卓越。作为测试开发人员，理解Transformer有助于测试AI系统、自动化测试和异常检测。常见的Transformer模型如BERT和GPT系列已在企业级应用中广泛使用，如客服机器人和日志分

未来，随着测试自动化工具和AI技术的发展，精准测试将进一步提升效能，成为推动软件开发迈向智能化的核心助力。使用静态分析和动态测试工具，统计被测试覆盖的代码比例，实时调整测试策略，确保高覆盖率。扎实的业务分析测试方案制定能力，扎实的业务流程分析与功能测试能力，丰富的项目实战经验，扎实的编程能力与自动化测试能力。本文是一位非计算机专业出身的测试工程师，通过自学和参加霍格沃兹测试学院的课程，成功从功能测试转型到自动化测试，并在一年内薪资翻倍的历程。

一、场景需求：AI协作协议要解决什么？‌假设你需要实现以下两种系统交互：场景1‌：AI客服与库存系统实时核对商品库存（‌强实时交互‌）场景2‌：大语言模型自动调用更新后的知识库数据（‌上下文同步‌）这两个场景背后正是‌A2A‌（点对点交互）与‌MCP‌（上下文共享）的核心差异。二、协议核心差异：A2A与MCP的本质区别‌设计目标‌：‌实时动作指令传递‌技术特点‌：基于请求-响应模式（类似RPC）结构化数据交互（JSON/Protobuf）典型应用：智能硬件联动、服务间API调用。

随着AI技术的快速发展，Transformer已经成为测试开发人员必须了解的核心技术之一。今天，我们将从基础原理到实际应用，全方位解析这个技术架构。1. Transformer是什么？简单来说，Transformer是一种深度学习模型架构，最初由Google在2017年提出，主要用于处理序列数据（如文本）。它彻底改变了自然语言处理(NLP)领域，现在几乎所有先进的AI语言模型（如GPT、BERT等）都基于Transformer架构。2. 为什么需要Transformer？

在电商系统的测试中，你是否经常遇到这些问题？✅‌ 场景遗漏‌：测试用例覆盖不全，上线后才发现关键路径未测试✅‌ 重复劳动‌：不同模块的测试用例存在大量冗余✅‌ 维护困难‌：业务规则变更后，需要手动更新数十个关联用例✅‌ 效率低下‌：人工编写用例耗时耗力，难以应对快速迭代‌破局方案‌：‌知识图谱（Knowledge Graph）+ 自动化测试‌本文将分享如何用知识图谱技术重构电商测试用例体系，实现：🔹‌ 业务场景100%精准覆盖‌🔹‌ 用例自动生成与智能维护‌🔹‌ 复杂链路异常注入自动化。

AI不会取代测试工程师，但会用AI的测试工程师正在取代不用AI的同行。跨部门沟通耗时从日均0.8小时→3.2小时（+300%）通用数据驱动测试框架 hogwarts-ddt 专业版。AI完成暴雨夜视测试仅需2小时（人工需3周）某银行测试团队通过调整阈值，使误报率从15%降至4%‌识别速度提升‌：单笔交易风险检测从3秒→80毫秒。原有工作‌：每天执行300条核心用例（耗时6小时）熟练使用LabelStudio标注工具。‌人力节省‌：反欺诈团队从20人缩减至8人。困境1：从执行者到AI训练师的角色转换。

打工人实测！被这款AI测试智能体狠狠拿捏了效率密码🔑🌟【需求到用例 一键生成】🌟还在对着需求文档抠脑壳写用例？现在直接丢给它：✅ 需求/设计文档秒变测试用例✅ 研发代码也能反向生成测试场景✅ 已有手工用例自动建模+业务流程分析🤖【自动化测试新次元】🤖✅ 数据驱动测试：Excel/CSV秒变测试数据池✅ 第三方工具全家桶：Selenium/Postman无缝集成✅ 手工用例自动变脚本：录屏操作→生成代码→一键执行（测试报告直接生成步骤+断言，甲方看了都夸专业）

未来我会被AI取代吗？这个问题，问出了很多人的好奇和担忧。在今年闭幕的全国两会上，从会场到驻地，代表委员们也议论风生。我向DeepSeek求证——“你被问最多的关于人工智能的问题是什么？”“AI会取代人类的工作吗？”位列榜首。"听说AI能自动生成测试用例了，咱们会不会被淘汰？"这种职业焦虑正在蔓延——当GitHub Copilot开始编写测试脚本，当智能平台自动定位缺陷根源，我们是否正在见证测试工程师的"工业革命"？先别慌！

一、选型核心维度：测试开发者必须关注的4大要素可测试性：是否提供调试接口、日志追踪、性能监控工具工具链完整性：SDK支持、CI/CD集成能力、自动化测试框架兼容性资源消耗基线：单Agent内存占用、多线程并发下的稳定性表现企业级支持：私有化部署方案、安全审计报告、合规性认证二、主流框架解析：技术背景与测试适配性技术背景：模块化设计，支持RAG增强、记忆管理测试适配性✅提供LangSmith调试平台，支持全链路追踪❌文档结构混乱，单元测试覆盖率仅62%（第三方评测）

近年来，随着人工智能技术在测试领域的深度应用，传统手工测试工程师正面临前所未有的职业转型挑战。头部互联网企业纷纷将AI测试能力纳入人才核心评估标准，掌握智能体（Agent）开发与落地的工程师，薪资普遍突破20-50K区间。本文将深度解析大厂AI测试核心技术栈，揭开高薪岗位背后的技术密码。一、AI Agent：重新定义自动化测试的「智能大脑」什么是AI Agent（智能体）？AI Agent是具备自主感知、决策和执行能力的智能程序系统。

当AI大模型撞上软件测试，会迸发怎样的火花？当手工测试工程师遇见智能体，将开启怎样的际遇？经过无数个日夜的匠心打磨与技术突破，我们怀着无比激动的心情，正式宣布——爱测智能化测试平台震撼登场！需求变更频繁，测试用例维护成本激增手工测试占比超60%，人力投入如无底洞复杂业务场景覆盖率不足，漏测风险暗藏自动化脚本开发耗时，技术门槛居高不下主要内容📊 测试自动化智能体 📊智能体深度解析需求文档、设计文档及研发代码，精准生成业务测试用例，实现从需求到用例的智能转化。

ChatGPT又双叒瞎编了！当大模型一本正经地告诉你“秦始皇用iPhone统一六国”时，你是否也对AI的“幻觉”问题哭笑不得？RAG技术‌的横空出世，正在彻底改写这场“人机智商博弈”的规则！一、RAG是什么？给AI装上“搜索引擎+大脑”‌RAG（Retrieval-Augmented Generation）‌，直译为‌“检索增强生成”‌，是让大模型学会“查资料再答题”的革命性技术。传统大模型的致命缺陷‌知识滞后‌：训练数据停留在2023年，永远不懂俄乌冲突最新进展。

RAG是什么？RAG，全称Retrieval Augmented Generation，翻译过来就是检索增强生成，随着大模型技术的应用，我们听到这个词的频率越来越高，可以说是当下最火的一种应用方案。简单来说，就是增强大模型的知识领域，从而生成更准确和信息丰富的文本。

当你的团队还在为需求变更熬夜重写测试用例，当手工测试工程师还在重复点击千百次鼠标，当每次版本迭代都像开盲盒般提心吊胆...这个改变行业规则的革命性产品，终于来了！当AI大模型撞上软件测试，会迸发怎样的火花？当手工测试工程师遇见智能体，将开启怎样的际遇？经过无数个日夜的匠心打磨与技术突破，我们怀着无比激动的心情，正式宣布——爱测智能化测试平台震撼登场！发布会主要内容📊 测试自动化智能体 📊智能体深度解析需求文档、设计文档及研发代码，精准生成业务测试用例，实现从需求到用例的智能转化。

AI代码审查已从“辅助工具”演化为“开发流程核心引擎”。Gartner 2025年报告指出，，未掌握这些工具的测试工程师将面临淘汰危机。霍格沃兹测试开发学社结合一线大厂实战经验，解析七大工具的技术内核与行业趋势，助你成为人机协作时代的“质量仲裁者”。从代码质量到AI生成逻辑的合规性（如大模型提示注入检测）IDE插件响应速度突破50ms阈值，实现“编码即审查”支持代码+文档+设计图的跨模态一致性验证欧盟《AI法案》与《中国生成式AI管理办法》的自动化审计GPT-5微调模型+代码知识图谱。

效率瓶颈‌：人工编写测试用例耗时占开发周期40%以上‌；‌隐性缺陷漏检‌：复杂逻辑漏洞（如并发死锁）人工发现率不足30%‌；‌维护成本高‌：代码迭代后，30%的测试用例需重构‌。深度学习历史缺陷库，生成覆盖率达95%的异常场景测试集‌动态优化用例：根据代码变更自动淘汰30%无效用例‌静态分析预测空指针、内存泄漏等风险模块，准确率超85%‌NLP解析日志，30秒定位分布式系统“幽灵锁”问题‌动态追踪高风险代码路径，某电商平台覆盖率从65%提升至92%‌热力图可视化缺陷密度，指导测试资源精准投放‌。

相信大家最近使用deepseek的时候经常会遇到这种服务器繁忙无法回答的情况，要想解决这个问题除了不断刷新重试外，你还可以把它部署到你的本地电脑中，这样就算是电脑没有联网也可以放心使用了。那么本篇文章就教大家一种最简单的DeepSeek本地部署方法。DeepSeek 是一款先进的人工智能语言模型，其本地部署可以有效提升隐私性和响应速度。1.：根据模型大小，硬件要求有所不同。例如，1.5B（15亿参数）模型适合4GB显存的GPU和16GB内存的系统。更大的模型需要更高的硬件配置。2.

平台支持多种文档类型（如Word、PDF、Excel等）的上传与解析，能够自动识别并提取需求文档中的业务流程、系统功能点、接口描述等关键信息。基于这些信息，平台能够自动生成业务测试用例，覆盖所有关键业务路径。

未来，随着技术的不断进步，Web 自动化智能体将更加智能、高效，成为我们工作和生活中不可或缺的一部分。那么，这些智能体是如何工作的？它们的核心元素有哪些？智能体的“自我保护” 在执行任务时，智能体会遇到各种异常情况，比如页面加载失败或元素未找到。智能体的“双手” 智能体需要与网页交互，这就需要依赖自动化工具套件，比如 Selenium 和 Playwright。智能体的“逻辑思维” 复杂任务需要智能体具备推理和规划能力，这就需要推理框架的支持。智能体的“成长” 智能体通过不断学习和优化，提升任务执行效率。

DeepSeek作为一种典型的大规模深度学习模型，其部署不仅要求满足高并发低延迟的响应需求，同时还要兼顾数据安全、隐私保护、资源弹性伸缩以及系统维护等诸多方面。把大模型拆分成两部分，一部分需要快速响应的功能放在本地服务器（比如公司机房），另一部分复杂的计算任务放在云端（比如阿里云），像“本地小脑+云端大脑”协同工作。，10分钟感受AI如何提升你的测试效率。HAI平台支持一键部署DeepSeek-R1，提供轻量版至全参数模型调用，配套“开发者大礼包”加速AI应用开发。

配置Alertmanager实现报警规则：https://prometheus.io/docs/alerting/latest/configuration/在代码生成（支持30+编程语言）、数学推理（GSM8K准确率92.7%）、长文本理解（16K上下文窗口）表现突出。安装Prometheus：https://prometheus.io/download/支持接入企业知识库/行业数据库（PDF/Excel/Markdown等格式）。NVIDIA显卡（≥8GB显存） → 适合7B/8B模型。

是一款由微软推出的轻量级、跨平台的源代码编辑器，它支持多种编程语言并且拥有丰富的插件生态。作为开发者的工具，VSCode以其快速、简洁和强大的扩展性，成为了全球开发者的首选编辑器之一。通过安装插件，VSCode可以变得更加功能丰富，满足各种开发需求。

通过以上实例，你会发现 DeepSeek 不仅是一个工具，更是职场中的“智能助手”。它能在项目管理、文档撰写、团队协作和时间管理等方面，为你提供实用建议和解决方案，让你的工作更加高效、轻松！

通过以上提问技巧，你会发现 DeepSeek 不仅能快速理解你的需求，还能提供精准、实用的答案。无论是学习、工作还是娱乐，它都能成为你的得力助手！

构建一个高效的智能化测试平台，是提升软件测试质量的关键。测试平台可以基于这些图谱，快速生成覆盖不同业务场景的测试用例，不仅提高了测试的全面性，还减少了传统测试中遗漏关键路径的风险。智能化测试平台的优势在于利用人工智能技术，通过自动化和智能化的结合，帮助测试人员实现测试任务的自动化执行、缺陷预测、测试用例生成等，极大提升了测试的精准性、全面性和效率。例如，AI智能体可以在进行功能测试的同时，分析软件代码中的潜在缺陷，预测软件可能的风险点，并在执行测试时自动触发相关的检查，极大提高了缺陷的发现率和解决速度。