为什么你需要这个AI助手?
  • 需求文档太复杂

    PRD文档动辄几十页,图文混杂,手动提取测试点易遗漏

  • 用例设计费时费力

    要兼顾等价类、边界值、异常流多种方法,脑细胞不够用

  • 跨系统协作难

    需要同时读取文档、解析图片、调用测试知识库…

试试用LangGraph 5步搭建智能生成流水线👇


一、LangGraph核心能力速览

LangGraph架构图

LangGraph架构图

  • 智能路由

    像交通指挥中心自动分配任务

  • 工具调用

    可对接企业知识库/API/OCR等系统

  • 状态记忆

    支持处理长文档时的断点续传

  • 多轮校验

    自动查漏补缺测试场景


二、实战演示:从PRD到测试用例
1. 系统流程图

用例生成流程图

用例生成流程图

2. 关键工具配置

# 读取企业知识库工具

@tool

def get_cf_data(url: str):

    """自动解析公司内部文档结构"""

    # 解析文档...

    field_descriptions = {

        "title": "文章标题",

        "html": "html格式",

        "markdown": "markdown格式"

    }

    return {"data": data, "field_descriptions": field_descriptions}


# 图片解析工具

@tool 

def get_md_img_data(img_url: str):

    """用AI解析markdown中的图片"""

    try:

        response = request("GET", img_url)

        response.raise_for_status()  # 检查请求是否成功

        image_data = base64.b64encode(response.content).decode('utf-8')  # 将图片内容编码为base64

        # 使用ai简述图片中的内容

        response = gpt4o_model.invoke([HumanMessage(

            content=[

                {'type': 'text', 'text': "简述图片中的内容"},

                {

                    'type': 'image_url',

                    'image_url': {'url': f'data:image/png;base64,{image_data}'},

                },

            ]

        )])

        return response.content

    except Exception as e:

        return f"Error processing the image: {str(e)}"
3. Agent核心逻辑

tools = [get_cf_data, get_md_img_data]


agent = create_react_agent(

    model=gpt4o_model.bind_tools(tools),

    tools=tools,

    prompt="""

    假设你是资深软件测试工程师,现在你的任务是阅读CF中给出的文档,然后梳理出测试用例。

    用例生成要求:

     a.生成的测试场景语句通顺,表达清楚,不同测试场景的语义跟内容一定不要重复

     b.必须先使用多种用例设计方法生成高覆盖度的测试用例,不要错过任何需求细节,其中caseDesc为测试功能点,caseStep为测试操作步骤,expectResult为测试预期结果,用例书写格式:

    {

        "Method": "【等价类划分/边界值分析/错误推测/正交实验/或其他测试设计手段】", "caseDesc": "", "caseStep": "", "expectResult": ""

      }

    c.然后再查看已生成的用例,使用多种测试分类方法外充遗漏的测试场景,用例书写格式:

    {

        "Method": "【功能测试/界面测试/权限/安全/性能/或其他方面测试】", "caseDesc": "", "caseStep": "", "expectResult": ""

      }

    d. 严格按照用例书写格式输出,不要随意测试不相关的功能

    e. 你的回答应该是一个仅包含以上所有字段的json

    """

)

三、生成效果展示

输入文档:包含5个功能模块的PRD(含3张流程图)

智能输出

测试方法

测试场景

预期结果

边界值分析

输入0个参与人员

提示"至少选择1人"

权限测试

普通员工访问管理功能

显示"无权限"提示

异常流测试

提交时断网

数据自动缓存待恢复


四、开发者进阶技巧
  1. 质量校验闭环

    添加结果验证节点,自动检查用例完整性

  2. 知识库增强

    接入历史用例库实现智能推荐

  3. 人工审核机制

    关键用例推送企微审批


五、为什么选择LangGraph?
  • 3分钟

     完成传统1天的工作量

  • 准确率

     提升40%(实测对比人工编写)

  • 灵活扩展

     支持对接Jira/禅道等测试管理系统


调试后可以发现它调用的情况

工具调用

工具调用

最后作为一位过来人也是希望大家少走一些弯路,如果你不想再体验一次学习时找不到资料,没人解答问题,坚持几天便放弃的感受的话,在这里我给大家分享一些软件测试的学习资源,希望能给你前进的路上带来帮助。

视频文档获取方式:
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