Deepseek AI测试平台发布啦!

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AI作为先进技术生产力,是向前发展的必然趋势,随着deepseek的发布和爆火,AI融合测试的基础条件也初步具备,作为测试工程师,必将开启开发AI智能化测试平台,或全民使用AI智能化测试平台的时代。

Autotestplat_6.0版本发布啦。

主要功能:

一、增加AI助手模块,接入deepseek,RAG本地知识库

安装部署本地deepseek,配置并接入测试平台,如图1.1:

二、增加功能测试平台。

版本迭代,迭代需求,生成AI测试用例,测试用例,缺陷管理,测试报告

三、实现deepseek生成测试用例功能。

生成测试用例,筛选采纳后保存测试用例,页面操作步聚如下:

1、在“迭代需求”页面,根据需求描述,点”AI生成用例"按钮,点“确定” ,如图3.1:

2,切换到 “AI测试用例” 页面,查看刚刚生成了6条case列表,进行审核

AI测试用例,自动关联需求id,采纳保存时,可查看用例步聚内容,如图3.2:

3、点“采纳保存”,查看AI生成的用例信息,可人工编辑,点“保存”按钮

点“不采纳”,则删除该AI生成的用例,如图3.3:

4、在“测试用例”页面中就可以查看采纳生效的测试用例

测试用例库,用例可以AI生成,也可手工添加,可设置测试结果,如图3.4:

最后: 下方这份完整的软件测试视频教程已经整理上传完成,需要的朋友们可以自行领取【保证100%免费】
在这里插入图片描述​​
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<think>我们参考了用户提供的引用资料,特别是引用[2]中提到的Coze平台和DeepSeek大模型的使用流程。用户的问题是如何使用Coze和DeepSeek搭建并测试AI智能体的工作流。根据引用资料,我们可以总结出以下步骤: 1. 在Coze平台上创建智能体项目。 2. 选择DeepSeek-R1作为大模型。 3. 编写提示词(Prompt)来定义智能体的行为。 4. 配置工作流(如果需要处理复杂任务)。 5. 测试和发布智能体。 具体步骤: ### 1. 创建Coze项目 首先,访问Coze平台(coze.cn)并登录。创建一个新的智能体项目。 ### 2. 选择模型 在智能体设置中,选择模型为DeepSeek-R1(或根据需求选择其他模型)。引用[3]中提到了使用DeepSeek-R1模型,并在系统提示词中填写具体的任务要求。 ### 3. 编写提示词 在智能体的系统提示词(Prompt)区域,编写清晰的指令来定义智能体的行为。引用[4]强调提示词的重要性,它需要明确告诉智能体如何工作,调用什么工具,使用什么语气等。例如: ``` 你是一个数码3C销售助手,负责回答用户关于数码产品的问题。请根据用户的问题,调用相应的工具(如产品查询工具)来获取信息,并以专业且友好的语气回答用户。 ``` ### 4. 配置工作流(可选) 如果任务需要多个步骤,可以配置工作流。工作流由多个节点组成,每个节点可以是一个工具调用、条件判断或数据处理步骤。引用[4]提到可以在提示词中使用{}来指定工作流,使用""来指定变量。例如: ``` {工作流名称} "参数1" "参数2" ``` ### 5. 测试智能体 在Coze平台提供的测试窗口中,输入问题测试智能体的响应。观察是否按照预期执行工作流和调用工具。 ### 6. 发布智能体 测试通过后,可以将智能体发布到需要的平台(如微信、飞书等)或通过API集成到业务系统中。 §§相关问题§§ 1. 如何优化Coze智能体的提示词以提高准确性? 2. Coze平台支持哪些大模型? 3. 在Coze中如何调试工作流?</think>### 如何使用Coze和DeepSeek搭建并测试AI智能体工作流 以下是基于引用资料的详细搭建流程: #### 一、环境准备 1. **访问平台** - DeepSeek入口:[DeepSeek | 深度求索](https://www.deepseek.com) - Coze平台:[扣子(Coze)](https://www.coze.cn) [^1][^2] 2. **账号注册** 使用相同账号登录两个平台,确保无缝衔接。 --- #### 二、搭建智能体工作流 1. **创建Coze智能体** - 在Coze控制台点击「创建Bot」 - 命名智能体(如"数码3C销售助手") [^4] 2. **配置核心参数** ```markdown | 配置项 | 说明 | |-------------|----------------------------------------------------------------------| | 模型选择 | DeepSeek-R1(必选)[^3] | | 人设描述 | 明确角色定位(如"专业数码顾问") | | 工作流定义 | 用`{}`声明工作流名称,`""`定义变量(如`{产品查询} "手机型号"`)[^4] | ``` 3. **编写系统提示词(关键步骤)** 使用DeepSeek生成高质量提示词: ```python # DeepSeek输入示例 请生成智能体提示词,要求: - 角色:数码3C销售助手 - 功能:产品推荐、参数对比、促销通知 - 工作流:{产品查询}、{库存检查} - 语气:专业且友好 ``` 将DeepSeek生成的提示词粘贴到Coze的「系统提示词」区域[^1][^3]。 4. **配置插件/工作流** - 在Coze的「插件」模块添加: - 数据库连接器(查询产品库) - API工具(调用库存系统) - 使用可视化编排工具关联工作流节点[^2][^4] --- #### 三、测试与优化 1. **沙盒测试** - 在Coze控制台打开「测试面板」 - 输入测试用例: ``` 用户:iPhone 15的续航比三星S24好吗? 预期行为:调用{参数对比}工作流,返回表格数据 ``` 2. **调试技巧** - **问题定位**:检查工作流节点执行日志 - **提示词优化**:若返回结果不准确,返回DeepSeek迭代提示词 - **变量验证**:确保`""`定义的变量能被正确解析[^4] 3. **发布验证** 通过Coze将智能体发布到: - 飞书/微信群 - Web API(Postman测试) [^2] --- #### 四、典型问题解决方案 | 问题现象 | 解决方法 | |------------------------|-----------------------------| | 工作流未触发 | 检查`{}`声明是否在提示词首行 | | 变量解析失败 | 确认`""`包裹的变量名无空格 | | 插件返回超时 | 在Coze中调整API超时阈值 | | 回答偏离预期 | 用DeepSeek强化角色约束描述 | > **关键提示**:智能体性能的70%取决于提示词质量,务必通过DeepSeek反复优化系统提示词[^1][^4]。测试阶段建议先用简单用例验证核心工作流,再扩展复杂场景。
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