Dify 在测试场景下的二次开发建议

一、引言

随着大语言模型（LLM）在软件开发和测试领域的广泛应用，越来越多企业希望将 LLM 能力落地到实际的测试工作流中。Dify，作为一款支持低代码构建智能体（Agent）和工作流的开源 LLM 应用平台，为企业实现测试智能化提供了极具性价比和灵活性的解决方案。

但 Dify 本身设计为通用 LLM 应用平台，要将其用于复杂、结构化、知识密集型的软件测试场景，还需要一定程度的“二次开发”与定制化。本篇文章将从 架构适配性、插件开发、工作流编排、知识库增强、测试工具集成、安全可控性 等维度，提供系统的 Dify 在测试场景下的二次开发建议，助力构建真正实用的“AI测试助手”或“测试智能代理”。

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二、Dify 概览：一站式 LLM 应用开发平台

Dify 的核心能力包括：

• 支持主流大模型接入：如 OpenAI、Qwen、Baichuan、ChatGLM 等；

• Agent 能力与工具调用支持；

• Workflows 支持任务流程自动化；

• RAG（检索增强生成）集成能力；

• 权限管理、多租户、多语言 UI 支持；

• 低代码配置、API 开放性强。

这些能力使得 Dify 具备在测试场景中承载任务型 Agent 和知识型问答系统的天然优势。

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三、测试场景中的应用需求分析

要进行有效的二次开发，首先要明确 Dify 在测试场景中需要覆盖的典型应用需求：

类别	场景示例	技术需求
用例生成	基于需求文档生成测试用例	文档解析、Prompt 工程、用例结构输出
缺陷分析	基于日志或历史 Bug 自动诊断或分类	文本聚类、异常模式识别、规则挖掘
接口测试	自动生成 API 调用测试脚本、Mock 数据	结构化提取、代码生成、测试数据生成
规范问答	针对测试流程、用例设计、质量标准进行知识问答	RAG、领域文档向量化、语义搜索
测试报告分析	解析自动化测试结果，生成总结、趋势、风险点提示	表格解析、摘要生成、图表分析
工具集成	与 Jenkins、Postman、JIRA 等系统联动	API 调用、Webhook、Agent Tool 接口调用

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四、Dify 在测试场景下的二次开发建议

4.1 增强 Prompt 模板系统以适配结构化输出

问题： Dify 默认的 Prompt 模板以自然语言交互为主，不适合测试用例等结构化内容输出。

建议：

• 封装 YAML/JSON 输出模板，配合 schema 校验器；

• 使用多轮提示明确结构，例如：

  请根据以下需求生成结构化测试用例，输出格式为 YAML：
  - 用例名称
  - 前置条件
  - 步骤
  - 预期结果
  

• 可扩展 Dify UI 中的 展示控件（如代码高亮、表格视图）以更好地展示结构化数据。

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4.2 自定义 Agent Tool：连接测试平台与数据源

问题： 原生 Dify 工具以 Web 浏览、Python 调用为主，缺乏面向测试平台的集成能力。

建议：

• 编写自定义 Tool Plugin，对接测试系统 API，例如：

  • JIRA 工具：创建缺陷、查询任务状态；

  • Postman 工具：调用 API Collection 自动化运行；

  • Jenkins 工具：触发构建任务并获取测试结果；

  • TestRail/Xray 工具：查询测试用例与执行状态。

• 示例 Tool 定义（Python）：

  class JenkinsTriggerTool(BaseTool):
      def run(self, params: Dict[str, Any]):
          job_name = params.get("job_name")
          requests.post(f"http://jenkins.local/job/{job_name}/build")
          return f"已触发构建任务：{job_name}"
  

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4.3 流程化工作流（Workflows）用于测试场景自动化

建议：

• 构建以下工作流模板供复用：

  • 用例生成工作流：上传需求 → 结构化抽取 → 用例输出；

  • 缺陷分析工作流：上传日志 → 异常摘要 → 相似 Bug 推荐；

  • 接口回归工作流：调用 API → 结果分析 → 报告生成。

• 可通过 Dify 的多步 Chain 编排，加入工具调用节点和判断逻辑节点，实现带条件分支的复杂测试流程。

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4.4 RAG 优化：构建测试知识库并语义增强

建议：

• 构建企业测试知识库（涵盖用例设计规范、Bug案例、测试策略）；

• 使用向量数据库（如 Weaviate/FAISS）构建语义检索；

• 在知识上传时引入结构标签，如：

  ## 缺陷分类
  - 接口响应错误
  - 边界值未覆盖
  

• 提供 RAG 配套提示语模板，例如：

  使用你知识库中关于“边界值测试”的内容，回答下列问题……
  

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4.5 增强 UI 与多角色权限系统

建议：

• 基于 Dify 的用户权限模型，区分：

  • 测试开发人员：可修改 Prompt 和 Tool；

  • 普通测试人员：仅可调用标准助手；

  • 管理者：可查看分析报告和测试趋势。

• UI 层支持：

  • 上传日志、文档、接口定义文件；

  • 输出测试用例高亮查看、下载；

  • 表格展示测试报告分析结论。

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4.6 安全与模型风险控制建议

建议：

• 使用私有化部署 + 本地模型（如 Qwen、ChatGLM）；

• 对模型调用进行日志审计，加入敏感信息识别插件；

• 输出内容使用 Pydantic 或 JSON Schema 验证；

• 为 Agent 配置Token 限额与角色权限控制。

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五、构建一个“测试策略问答助手”

场景目标：

测试人员可向助手提问企业内部测试规范，如“回归测试什么时候执行？”、“登录模块常见 Bug 类型？”等。

技术实现：

1. 上传文档（测试策略规范、缺陷总结）；

2. 启用 RAG 模块，建立语义索引；

3. 定义 Agent Prompt：

   你是一名测试专家，请基于内部测试策略文档回答下列问题，内容准确、简洁，并引用来源片段。
   

4. 限制输出为 500 字以内，并标注引用来源。

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六、总结

通过对 Dify 的二次开发，企业可以构建一个专业化、结构化、可集成、可控的测试智能系统，不仅实现测试任务的自动化和知识辅助，还能打造适合多角色协作的“测试智能体”。

Dify 二次开发关键价值：

• 低代码开发+高扩展性；

• 模型无厂商锁定+私有部署可行；

• Agent + RAG + Tool + Workflow = 全链路自动化智能体；

• 为测试赋能，为效率提速，为质量护航。