智能体大揭秘！用AI生成测试用例，效率飙升100倍！

最新推荐文章于 2025-06-18 08:55:40 发布
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分类专栏： 自动化测试 程序员 软件测试 文章标签： 测试用例 职场经验 软件测试 自动化测试 学习 程序员 大厂
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你们是不是也经常为写测试用例头疼到抓狂？每天面对海量的需求文档，要搞懂复杂的业务逻辑，手动编写无数测试用例，还要确保覆盖各种边界情况...这种重复又繁琐的工作，不仅让人累到怀疑人生，还容易因为手滑出错，测试质量也跟着掉链子。。。光是想想就让人崩溃！😫

不过别急，AI时代来了🚀只要一个AI测试用例智能体，这些问题统统搞定！想象一下，从需求文档到高质量的测试用例，只需要不到2分钟！

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传统测试用例编写的痛点

  • 业务复杂，场景多样：要覆盖所有边界情况，简直比登天还难！

  • 编写繁琐，容易出错：手动编写，难免会有疏漏，测试质量堪忧...

  • 耗时耗力，效率低下：每天加班加点，还是赶不上需求变更的速度！

AI测试用例智能体，到底有多神？💡

  • 极速生成：需求文档一丢，2分钟不到，测试用例就出来了！

  • 全面覆盖：各种边界情况，AI自动识别，测试覆盖妥妥的！

  • 精准无误：AI智能分析，手滑出错？不存在的！测试质量杠杠的！

以往需要数小时甚至数天才能完成的测试用例编写工作，现在只需几分钟就能搞定。大大减少了人力投入，未来AI不仅能自动生成用例，还能智能执行测试、分析结果、定位问题，如果你还在为写测试用例头秃，赶紧试试AI测试用例智能体吧！

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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【智能体AI Agent开发框架】基于LangChain手工测试用例生成工具
python全栈
12-16 3222
在编写测试用例的过程中，测试工程师会通过需求文档，研发的概要设计等信息编写测试用例，测试用例的输出格式常常为思维导图或者excel等数据信息。在以上的流程中，一个测试工程师可以根据比较详细的需求文档以及研发的概要设计输出对应的测试点，以及测试用例。而如果和人工智能进行结合的话，人工智能代替的工作就是测试工程师目前的位置。
AI+Xmind自动生成测试用例（思维导图格式）
Think_and_work的博客
03-25 983
最后：我是Walker，一个热爱分享编程知识的程序员，希望能够帮助到你！
带你撸一个开发自动化生成测试用例智能体
software_test010的博客
03-26 1081
Autogen 是微软研究院开发的一个框架，它允许开发者通过定义和编排多个智能体来解决复杂问题。在测试场景中，Autogen 智能体可以扮演测试专家的角色，根据功能需求自动生成结构化的测试用例。
带你开发智能体：生成测试用例从小白到高手的进阶指南
software_test010的博客
03-10 1060
本文将带领读者从新手到入门，了解如何使用 Autogen 智能体生成测试用例，以及如何启动和部署相关项目。
智能Agent在测试的实践与应用
weixin_45727359的博客
11-13 375
智能体在软件测试领域的实践主要体现在以下几个方面：自动化测试脚本生成：利用机器学习算法，可以根据少量的示例用例自动生成大量的测试脚本，减少了人工编写和维护的成本。缺陷预测与定位：通过分析历史数据，AI模型能够预测软件中潜在的缺陷位置，帮助测试人员更有针对性地进行测试。性能测试优化：AI可以模拟不同的用户行为模式，对系统进行压力测试，从而更准确地评估软件的性能表现。自然语言处理（NLP）：在测试自动...
LLM+RAG：AI生成测试用例智能体平台「详细介绍」
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AI生成测试用例智能体平台是一款基于人工智能技术的测试用例自动生成工具，利用RAG（检索增强生成）技术，能够结合项目相关知识文档和历史用例，智能生成高质量的测试用例。本平台适用于测试团队快速创建测试用例，提高测试效率和质量。
【震撼揭秘】不会写代码，如何通过AI编程颠覆工作方式？职场必备技能——慢慢学AI141
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当我们谈论编程时，我们实际上在讨论什么？是不是仅仅是用 AI 来写代码那么简单？让我们回到编程的本质。编程的核心是什么？是解决问题的能力。传统编程教育告诉我们，要成为一个好的程序员，你需要掌握语法、算法、数据结构等等。但 AI 辅助编程的出现，正在颠覆这一切。fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;编程本质传统编程AI 编程掌握语法理解算法设计数据结构问题分解能力逻辑思维创意表达。
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《黑神话·悟空：AI赋能下的游戏新曙光》：此文为AI自动生成
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2024 年 8 月 20 日，这一天注定被铭刻在中国游戏发展的史册之上。当《黑神话・悟空》在全球多平台同步上线，宛如一颗重磅炸弹，瞬间引爆了游戏圈，掀起了一场前所未有的热潮。上线首日，游戏热度便呈指数级飙升。在 Steam 平台，由于玩家涌入过于迅猛，服务器不堪重负，一度出现短暂崩溃的状况，这一 “小插曲” 却从侧面反映出游戏受欢迎的程度。仅 1 小时左右，Steam 在线玩家数量就突破了 100 万大关，迅速成为历史上在线人数排名第 1 的单机游戏作品，打破了《赛博朋克 2077》曾经创下的纪录。截至当
【AIGC调研系列】Manus AI Agent 详细介绍
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Manus是由中国创业公司Monica.im于2025年3月推出的全球首款通用型AI Agent，其名称源自拉丁语“Mens et Manus”（手脑并用）。与传统对话式AI不同，Manus的核心突破在于全链路自主执行能力：不仅能理解任务需求，还能直接操作电脑工具（如浏览器、代码编辑器、数据分析软件等）完成复杂任务，并交付完整成果。编程开发：编写网页代码、生成消消乐游戏；办公场景：制作PPT、筛选简历、生成电子表格；生活服务：定制旅行计划、比较保险政策；专业分析：生成市场报告、股票预测模型。
第1.2章 机器人及自动驾驶必备基础：VSCode教程 及 AI代码插件推荐
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智能化生成测试用例的方法与实践
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01-30 1449
例如，用户名“user1”和“admin”的组合可能产生新用例：{("user1", "1234"), ("admin", "pass1")}。如：{("user1", "pass1"), ("admin", "1234"), ("", "pass"), ("test@", "")}。在测试用例生成的场景中，这种算法能够帮助测试人员找出最有效的测试用例集合，覆盖尽可能多的测试场景，特别是那些可能会导致软件失败的边界情况。选中的测试用例通过交换他们的部分信息，例如用户名和密码的某一部分来生成新的测试用例。
你的同事都下班到家了，你还在苦逼的加班写测试用例？
伤心的辣条
02-11 366
在实际测试工作中，测试用例的编写占据了我们测试同学很大一部分的工作量，我们必须深入理解业务逻辑，手动编写大量测试用例，以确保产品的各个功能正常运行。这个过程往往面临两个主要挑战：一是由于业务复杂度和测试场景的多样性，难以确保覆盖所有可能的边界情况；二是编写过程繁琐，容易出现人为疏漏，导致测试质量不高。
2025年AI智能体终极总结：你绝不能错过的未来科技指南！
m0_63171455的博客
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智能体（Agent）是一种能够感知环境、制定决策并采取行动以实现特定目标的AI系统，一般具有记忆、规划、采取行为、使用工具等基本能力，如下图所示，其中规划中有思维链、能进行反思、目标分解。与传统AI系统不同，智能体具有自主性、持续性和适应性，能够在复杂环境中持续学习和优化自身行为。
AI测试干货！实例讲解AI自动生成测试用例
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04-23 8983
复杂系统和应用的功能和接口众多，人工测试用例生成方法难以全面覆盖各种场景和需求，同时复杂系统和应用还涉及到大量的数据和算法，人工测试用例生成方法难以准确模拟用户人工测试用例生成方法可能受到测试工程师的经验和知识水平的限制。比如学习率、树的深度等。更智能的测试用例生成：未来的AI系统将更深入地理解应用程序的复杂性，生成更具深度和广度的测试用例。通过这些详细的特征转换方法，确保测试数据在进入机器学习模型训练之前，已经经过了细致的处理，进而提高了模型对特征的理解和利用的能力，增强了模型的预测性能。
智能体式自动化从入门到精通（三）设计智能体、建立通信协议、测试、部署和优化
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第一步是明确智能体的目标。清楚地阐明智能体应该实现的目标非常重要。此步骤为智能体的功能和范围奠定了基础。确定使用案例首先确定智能体将处理的特定任务或流程。这些范围从自动生成发票到管理客户查询。设定明确的目标定义可衡量的结果。例如：将客户支持中的人工干预减少 30%，或在 2 小时内生成准确率达到 100% 的账单。了解限制明确定义智能体不会执行的任务，以避免范围蔓延。通过预先建立界限，开发可以保持重点，保持时间表，并且智能体可以实现其预期目的，而不会产生不必要的复杂性。
树控件、下拉框、文本框常用测试用例
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这些资料，对于做【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库，这个仓库也陪伴我走过了最艰难的路程，希望也能帮助到你！凡事要趁早，特别是技术行业，一定要提升技术功底。
深入理解XGBoost（何龙 著）学习笔记（四）
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例如，f(x,y),对参数x求偏导为∂f/∂x，对参数y求偏导为∂f/∂y，组成梯度向量(∂f/∂x, ∂f/∂y)ᵀ，简称为∇f(x,y)。函数f(x,y)在点（x0,y0）处沿着∇f(x,y)移动，其函数值增加的最快，换一句话说，如果沿着梯度的反方向，则函数值下降的最快，更容易找到最小值。线性回归的目标是，对于输入向量x，预测其目标值y。可以看到，在计算梯度距离时会乘一个步长系数α，梯度向量决定了梯度下降的方向，而步长则决定了梯度下降的距离，还是以下山为例，步长就是沿最陡峭的方向向前走一步的距离。
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