一、智能体架构概览
平台采用多个智能体协同工作的方式，每个智能体负责特定的测试阶段：
# 核心智能体类型定义class TopicTypes:API_DOCS_FETCHER = "api_docs_fetcher" # API文档获取API_ANALYZER = "api_analyzer" # API分析TEST_CASE_DESIGNER = "test_case_designer" # 测试用例设计TEST_GENERATOR = "test_generator" # 测试代码生成TEST_EXECUTOR = "test_executor" # 测试执行TEST_RESULT_ANALYZER = "test_result_analyzer" # 结果分析TEST_REPORT_ENHANCER = "test_report_enhancer" # 报告增强
二、完整测试流程
1. API文档获取
class APIDocsFetcherAgent(RoutedAgent):async def fetch_api_doc(self, url: str) -> dict:"""智能获取API文档"""response = await self.session.get(url)return await response.json()
2. API分析
class APIAnalyzerAgent(RoutedAgent):@message_handlerasync def handle_message(self, message: APIDocsInput, ctx: MessageContext) -> None:"""分析API结构和依赖关系"""# 分析API文档api_analysis = await self.analyze_api_docs(message.api_docs)# 生成分析报告await self.generate_analysis_report(api_analysis)
3. 测试用例设计
class TestCaseDesignerAgent(RoutedAgent):@message_handlerasync def handle_message(self, message: APIAnalysisResult, ctx: MessageContext) -> None:"""设计测试用例"""# 生成测试场景test_scenarios = await self.generate_test_scenarios(message.analysis)# 设计测试用例test_cases = await self.design_test_cases(test_scenarios)
4. 测试代码生成
class TestGeneratorAgent(RoutedAgent):async def coordinate_interfaces(self, conftest_code):"""协调接口并生成测试代码"""# 生成测试框架代码test_framework = await self.generate_test_framework()# 生成具体测试用例代码test_code = await self.generate_test_code()
5. 测试执行
class TestExecutorAgent(RoutedAgent):@message_handlerasync def handle_message(self, message: TestGenerationResult, ctx: MessageContext) -> None:"""执行测试用例"""# 设置测试环境await self._init_executor()# 执行测试test_results = await self.run_tests(message.test_code)
6. 结果分析
class TestResultAnalyzerAgent(RoutedAgent):def _extract_test_stats(self, output: str, report_data: Optional[dict] = None) -> Dict[str, int]:"""提取测试统计数据"""stats = {"total": 0,"passed": 0,"failed": 0,"skipped": 0}# 分析测试结果return stats
7. 报告生成
class TestReportEnhancerAgent(RoutedAgent):@message_handlerasync def handle_message(self, message: TestExecutionResult, ctx: MessageContext) -> None:"""生成增强版测试报告"""# 生成HTML报告html_report = await self.generate_html_report(message.results)# 生成Allure报告allure_report = await self.generate_allure_report(message.results)
三、智能体间通信
智能体之间通过消息传递进行协作：
async def start_api_test_runtime(api_input: APIDocsInput,client_id: Optional[str] = None,result_handler: Optional[Callable] = None,) -> Dict[str, Any]:"""启动API测试运行时"""# 创建运行时环境runtime = SingleThreadedAgentRuntime()# 注册各个智能体await APIDocsFetcherAgent.register(runtime, TopicTypes.API_DOCS_FETCHER)await APIAnalyzerAgent.register(runtime, TopicTypes.API_ANALYZER)# ... 注册其他智能体# 启动测试流程runtime.start()
四、实时反馈机制
通过WebSocket实现实时通信：
async def handle_result(ctx: ClosureContext, message: WebSocketMessage, msg_ctx: MessageContext) -> None:"""处理测试结果并实时反馈"""message_dict = message.to_dict()# 发送测试进度await manager.send_json(create_system_message("progress", {"percentage": current_progress}),client_id)# 发送测试结果await manager.send_json(message_dict, client_id)
平台通过智能体技术实现了API测试的自动化、智能化和可视化，为测试工程师提供了一个强大的测试工具。每个智能体都专注于特定的测试阶段，通过消息传递实现协同工作，最终完成从API文档分析到测试报告生成的完整流程。
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