在当今数字化快速发展的时代，软件和系统的复杂性不断增加，传统的测试案例生成方式面临着诸多挑战，如效率低下、人力依赖严重、覆盖不全面等。
在此背景下，基于智能体的测试案例生成新范式应运而生，为测试领域带来了新的变革和机遇。
智能体通常可以定义为“Agent = 大模型（LLM）+ 规划（Planning）+ 记忆（Memory）+ 工具使用（Tool Use）”，或者从另一个角度理解为包含“大脑、感知、行动”三个组件。
它就像一个具有自主学习和执行能力的虚拟个体，能够理解任务、制定计划、利用记忆中的知识和外部工具来完成各种工作。
在测试案例生成中，多智能体系统发挥着关键作用。
不同的智能体被赋予不同的角色和任务，例如：
需求解析智能体负责解析自然语言需求，提取关键测试点；
测试用例生成智能体根据需求生成测试用例，涵盖正常流程、边界条件、异常场景等；
格式转换智能体将生成的测试用例转换为指定格式；
验证智能体则对测试用例的完整性和逻辑一致性进行验证。
这些智能体通过分布式协同，将传统的线性测试流程升级为自动并发协作，大大提高了测试效率。
智能体与自然语言处理（NLP）、机器学习等人工智能技术深度融合。
NLP技术使智能体能够理解和处理自然语言形式的需求文档，从中提取有价值的信息。
机器学习则用于持续优化智能体的行为和决策，例如通过对历史测试数据的学习，智能体可以不断改进测试用例生成逻辑与风险识别模型，提高测试的准确性和有效性。
测试用生成分为需求解析、测试用例生成两个关键步骤。
智能体首先对输入的需求文档进行解析，利用NLP技术识别其中的关键信息，如功能逻辑、边界条件、用户场景等，确定需要测试的重点和范围。
根据需求解析的结果，测试用例生成智能体运用其内置的规则和算法，生成覆盖各种可能情况的测试用例，如正常流程、异常流程等。
下面我们基于字节跳动推出的Coze平台，生成一个可用于自动生成测试用例的智能体。
首先在Coze平台中创建一个智能体，填写智能体名称以及简要描述，进入智能体编辑页面，页面包含“人设与回复逻辑”、“智能体编排”、“预览与调试”几个部分。
在“人设与回复逻辑”模块中，编辑该智能体的提示词，包括智能体的角色、技能、准备调用的工作流以及限制条件等。
填写完成后，在“智能体编排”模块中，对智能体各个核心要点进行编排。
包括执行核心功能所用的大模型、实现用户交互的插件等，如果我们需要实现复杂、稳定的业务流程，可以编排工作流，通过可视化的方式，对插件、大语言模型、代码块等功能在工作流中进行组合。
在智能体中，编排TestCase工作流，负责测试用例生成的核心功能，如下图所示。
双击大模型节点，对节点使用的模型、输入、提示词、输出以及限制条件进行编辑，完成后将此工作流发布。
值得一提的是，发布后的工作流可以在其他有相同功能需求的智能体中直接复用。
完成工作流编排后，为智能体添加文件读取、文件输出等插件，这些常用插件可通过Coze平台中的插件商店搜索，商店中包含了海量官方插件和第三方开发者提供的插件可供使用。
至此已完成全部智能体的配置工作，我们在“预览与调试”模块对智能体进行测试。
在对话框中上传需求文档，输入简单对话，智能体即可自动运行生成测试用例excel文件，并提供下载链接。
下载测试用例如下图所示，可以看到，生成的测试用例包含功能测试、性能测试、安全测试、兼容性测试等类型，内容基本符合我们的设计要求。
通过不断完善模型提示词，将每个步骤细化，最后可以生成可用度较高的测试用例。调试完毕后，可将该智能体发布商店，供平台用户使用。
智能体的性能和表现依赖于其背后的大模型，在某些需求功能复杂、需求描述不全面等情况下，可能会出现需求理解不准确、测试用例生成不合理等问题，需要不断优化和改进智能体的设计，或者采用更优秀的模型进行不断试验。
但是瑕不掩瑜，使用智能体生成测试用例可以极大地提高测试效率、提升测试质量、降低人工成本，我们期待在可预见的未来，各种各样更加细化的适用场景下，智能体能够大放异彩，提供更加高效的生产力。
