从数据库到结构化用例：一套可落地的测试智能体架构

科技前沿 • 2026-03-22 08:34 • 阅读 0

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构建一条自动读取 → 自动生成 → 自动校验 → 自动入库的稳定链路。

所以架构必须围绕数据库设计，而不是围绕文档设计。

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三层职责：

定义结构化返回模型
from pydantic import BaseModel
from typing import List, Any

构建 SQL Agent
@agent(
model=deepseek_model,
result_type=SQLResult,
dependencies=[db_connection]
)
def sql_agent(user_query: str):

return f”“” 根据以下数据库结构生成查询SQL。 数据库结构： {schema_info}
 用户请求： {user_query}
 返回： 
  
    
     
     SQL语句 
     SQL解释 
     查询结果 “””

SQL 校验机制
@result_validator(sql_agent)
def validate_sql(result: SQLResult):

forbidden = [“delete”, “update”, “insert”, “drop”]

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五、规则生成层：Case Agent 实现

定义用例结构
class TestCase(BaseModel):
title: str
steps: List[str]
expected: str

构建 Case Agent
@agent(
model=deepseek_model,
result_type=CaseResult
)
def case_agent(requirements: list):

GPT plus 代充 只需 145return f”“” 根据以下需求生成测试用例。 规则： 
    
    
       
       输出JSON 
       包含正常流程与边界场景 
       每条用例包含title, steps, expected 
       不生成无关内容 
      
 需求： {requirements} “””

用例生成图

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这张图体现：

if len(result.cases) == 0: GPT plus 代充 只需 145raise ValueError("未生成测试用例") 
 for case in result.cases:
 if not case.steps: raise ValueError("步骤不能为空") if not case.expected: raise ValueError("预期不能为空") 
 return result

校验层作用：

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无需重构数据库。

而是：

是否能设计一个可控、可扩展、可验证的智能体系统。

学社围绕现代软件测试工程体系展开，内容涵盖软件测试入门、自动化测试、性能测试、接口测试、测试开发、全栈测试，以及人工智能测试与 AI 在测试工程中的应用实践。

我们关注测试工程能力的系统化建设，包括 Python 自动化测试、Java 自动化测试、Web 与 App 自动化、持续集成与质量体系建设，同时探索 AI 驱动的测试设计、用例生成、自动化执行与质量分析方法，沉淀可复用、可落地的测试开发工程经验。

在技术社区与工程实践之外，学社还参与测试工程人才培养体系建设，面向高校提供测试实训平台与实践支持，组织开展 “火焰杯” 软件测试相关技术赛事，并探索以能力为导向的人才培养模式，包括高校学员先学习、就业后付款的实践路径。

同时，学社结合真实行业需求，为在职测试工程师与高潜学员提供名企大厂 1v1 私教服务，用于个性化能力提升与工程实践指导。

从数据库到结构化用例：一套可落地的测试智能体架构

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