效果图
基于 DeepAgents 框架和 K6 性能测试工具构建的智能性能测试平台。通过自然语言交互，自动完成性能测试脚本生成、执行、分析和报告生成的全流程。
✨ 核心特性
● 🤖 自然语言交互 - 用对话方式描述测试需求，AI 自动生成专业 K6 脚本
● 📊 智能分析 - 自动分析测试结果，定位性能瓶颈，提供优化建议
● 📈 专业报告 - 生成包含图表的 HTML 专业报告，支持 MCP Chart Server
● 🧠 知识增强 - 集成 RAG 知识库，获取性能测试最佳实践
● 🏢 企业级 - 内置缓存、限流、审计日志、监控等中间件
🏗️ 架构
k6_agent/
├── agents/ # 子智能体
│ ├── script_generator.py # K6 脚本生成专家
│ ├── test_executor.py # 测试执行专家
│ ├── result_analyzer.py # 结果分析专家
│ └── report_generator.py # 报告生成专家
├── core/ # 核心组件
│ ├── orchestrator.py # 智能体编排器
│ ├── config.py # 配置管理
│ └── prompts.py # 系统提示词
├── k6/ # K6 集成
│ └── scenarios.py # 场景、执行器、阈值
├── knowledge/ # 知识检索 (RAG)
│ ├── client.py # RAG API 客户端
│ └── retriever.py # 知识检索工具
├── middleware/ # 企业中间件
│ ├── validation.py # 输入输出验证
│ ├── monitoring.py # 性能监控
│ └── enterprise.py # 缓存/限流/审计
├── tools/ # LangChain 工具
│ ├── k6_tools.py # 脚本生成工具
│ ├── execution_tools.py # 执行工具
│ └── analysis_tools.py # 分析工具
└── utils/ # 工具类
├── chart_generator.py # 图表类型定义
└── mcp_charts.py # MCP 图表生成
🚀 快速开始
基础使用
from k6_agent import create_k6_agent, K6AgentConfig# 创建配置config = K6AgentConfig()# 创建智能体 (基于最新 DeepAgents API)agent = create_k6_agent(config=config,enable_knowledge_retrieval=True,debug=True, # 可选：启用调试模式)# 执行性能测试result = agent.invoke({"messages": [{"role": "user","content": "对 http://api.example.com/users 进行负载测试，100并发，持续5分钟"}]})# 使用持久化存储from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaveragent = create_k6_agent(checkpointer=MemorySaver(), # 持久化会话状态name="my-k6-agent",
脚本生成
from k6_agent import K6ScriptGenerator, ApiEndpoint, HttpMethodgenerator = K6ScriptGenerator()script = generator.generate_script(endpoints=[ApiEndpoint(url="http://api.example.com/users",method=HttpMethod.GET,headers={"Authorization": "Bearer ${TOKEN}"},)],vus=100,duration="5m",)print(script)
图表生成
from k6_agent import MCPChartGenerator, TestResult# 从 K6 JSON 结果加载with open("./results/test.json") as f:k6_data = json.load(f)result = TestResult.from_k6_json(k6_data, "Load Test")# 生成图表chart_gen = MCPChartGenerator(llm=my_llm)charts = chart_gen.generate_all_charts([result], output_dir="./charts")
📋 支持的测试类型
类型
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执行器
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描述
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负载测试
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ramping-vus
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逐步增加虚拟用户
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压力测试
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constant-vus
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固定高并发
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浸泡测试
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constant-vus
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长时间稳定负载
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尖峰测试
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ramping-vus
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突发流量模拟
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容量测试
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ramping-arrival-rate
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确定系统容量上限
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🧠 知识库集成
支持通过 RAG API 获取性能测试知识：
from k6_agent.knowledge import KnowledgeRetrieverretriever = KnowledgeRetriever(api_url="http://rag-api:8000")# 场景设计知识design_tips = retriever.retrieve_scenario_design("电商秒杀场景")# 瓶颈诊断知识diagnosis = retriever.retrieve_bottleneck_diagnosis("数据库连接池耗尽")
📊 报告生成
自动生成专业 HTML 报告：
from k6_agent.agents import ReportGeneratorAgentgenerator = ReportGeneratorAgent(output_dir="./reports")report_path = generator.generate_report(result_path="./results/load_test.json",config=ReportConfig(title="API 负载测试报告",include_charts=True,))
报告包含：
● ✅ 测试状态总览（通过/失败）
● 📈 关键指标卡片（请求数、吞吐量、成功率、错误率）
● ⏱️ 响应时间分析表（平均、P50、P90、P95、P99）
● 📦 数据传输统计
● 🎯 阈值合规检查
🔧 K6 场景配置
from k6_agent import K6Options, K6Scenario, ExecutorType, Stage# 阶梯式负载场景options = K6Options(scenarios={"load_test": K6Scenario(executor=ExecutorType.RAMPING_VUS,stages=[Stage(duration="1m", target=50),Stage(duration="3m", target=100),Stage(duration="1m", target=0),],)},thresholds={"http_req_duration": ["p(95)<500"],"http_req_failed": ["rate<0.01"],},)
📚 相关资源
● K6 官方文档
● K6 GitHub
● LangGraph 文档
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