原玉娇-大模型在端到端交互测试的探索与实践.pdf

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1、大模型在端到端交互测试的探索与实践大模型在端到端交互测试的探索与实践原玉娇 贝壳找房演讲嘉宾演讲嘉宾原玉娇原玉娇贝壳找房 技术效能-质量架构团队负责人北京理工大学硕士毕业，曾就职于滴滴，目前在贝壳担任架构师，负责大模型技术在测试域企业级的工程化探索和应用，基于“产研域提效场景+领域知识+AI agent”在垂直域实现大模型能力延伸，包括测试需求分析、测试用例自动生成、缺陷追踪和智能定位等，优化协同流程机制、助力业务快速迭代从而提升自动化产能。目 录目 录CONTENTSCONTENTS1.背景2.问题/痛点3.解决思路/整体方案4.具体实现/技术实践5.总结与展望1.背景2.问题/痛点3.解决

2、思路/整体方案4.具体实现/技术实践5.总结与展望背景介绍背景介绍PART 01PART 01业务介绍业务介绍贝壳appA+被窝appWeb类产品一站式居住服务平台，涵盖二手房、新房、租赁及家居装修等业务一站式居住服务平台，涵盖二手房、新房、租赁及家居装修等业务 业务介绍业务介绍整体特点整体特点产品形态多产品形态多安全性与合规性安全性与合规性业务链路长业务链路长 多角色协同&权限管理多角色协同&权限管理业务场景复杂业务场景复杂 个性化&智能化匹配个性化&智能化匹配场景驱动协同增效问题和痛点分析问题和痛点分析PART 02PART 02痛点分析-传统痛点分析-传统需求驱动多角色串行协同需求驱动多

3、角色串行协同32%18%工具提效有上限测试与研发流程割裂，质量反馈环滞后AI提效应用难点分析AI提效应用难点分析问题：质量域工具有细分，多类别多领域，覆盖前端、后端、环境、数据、自动化等业务多元化导致工具实现比较复杂，工具&人的维护成本都很高挑战工 具 如 何 结 合工 具 如 何 结 合识别哪些工具可以与AI结合传统工程开发与AI如何结合AI如何增强测试能力架 构 如 何 迭 代架 构 如 何 迭 代 上层：如何扩展和适应变化 底层：原子基建能力如何支撑关 注 用 户 体 验关 注 用 户 体 验 用户问题如何准确触达对应的智能体，降低体验损耗大模型在端到端测试探索进阶之路大模型在端到端测试

4、探索进阶之路PART 03PART 03演进过程演进过程AI加持下，个人效率提升到协同成本降低的路径2023年2023年2024年2024年copilot方式-实现个人提效极致应用copilot方式-实现个人提效极致应用【解决方案】【解决方案】CUI对话、多入口、agent化的形式即时触达，和测试行为紧密结合，利用模型意图识别能力和决策执行的能力完成各类各项测试任务对话交互式应用举例对话交互式应用举例自动化提效数据提效与之而来的新挑战与之而来的新挑战“AI工具那么多，我该用哪个？【单点提效-交付提效】AI工具那么多，我该用哪个？【单点提效-交付提效】”演进-agent模式驱动全流程协同增效演进

5、-agent模式驱动全流程协同增效需求驱动测试，通过多个智能代理（Agent）的合作，基于自然语言描述，自动化的进行从交互到检查的全链路测试过程测什么怎么测测得怎么样变化变化整体方案设计思路整体方案设计思路以智能应用为底座，质量基建更新换代，建立标准和作业流程创新实现生成力提升灵活应用&扩展灵活应用&扩展核心思路AI化&标准化AI化&标准化agent测试策略生成UI端测试提效效果智能化分析端到端测试能力建立服务端智能验证结果分析反馈结果分析反馈测试执行测试执行方案生成方案生成需求澄清需求澄清满足生成提效的实际诉求为出发点匹配不同场景的智能应用端到端全链路智能化测试能力牵引测试模式迭代技术实践技

6、术实践PART 04PART 04实现核心技术点实现核心技术点创建助手（Assistant）给它特定场景的工具（Tools）提示它如何使用工具&如何思考执行（Prompt）然后就可以把问题丢给它（Question）由它自己运用通用知识 结合手上的工具 一步步将问题拆解（Auto Plan-Answer）由它自己运用通用知识 结合手上的工具 一步步将问题拆解（Auto Plan-Answer）agent智能体创建助手（Assistant）给它特定场景的工具（Tools）提示它如何使用工具&如何思考执行（Prompt）1 1提问（Question）提问（Qu