项目地址：https://github.com/codefuse-ai/Test-Agent

一、项目概述

Test-Agent 是由蚂蚁集团 CodeFuse 团队推出的开源 AI 测试助手，专为解决传统测试中的效率瓶颈而生。在当前敏捷开发和快速迭代的趋势下，传统的手工测试已难以满足快速交付的需求。Test-Agent 应运而生，旨在通过人工智能技术提升测试效率和质量。

1.1 项目背景

随着软件规模的不断扩大，测试工作量呈指数级增长。传统的测试方法面临着人力投入大、效率低、覆盖不全等诸多挑战。Test-Agent 正是基于这一背景开发的智能测试解决方案。

1.2 核心价值

通过将大语言模型（LLM）与代码语义分析相结合，Test-Agent 能够在分钟级别完成传统人工需要数小时甚至数天的测试设计与实现工作。该项目不仅支持单元测试、接口测试、UI自动化等多种测试类型的用例生成与执行，为研发团队实现“测试左移”与“质量内建”提供了强有力的技术支持。

二、核心能力

功能域	详细说明
单元测试生成	支持 Java、Python、TypeScript 等多种编程语言，能够基于源代码自动生成高质量的单元测试用例，显著提升代码覆盖率。

2.1 单元测试生成

Test-Agent 能够深入理解代码逻辑，自动生成覆盖多种场景的测试用例，包括正常流程、边界条件和异常情况。
接口测试生成 ： 基于 OpenAPI / Swagger 规范自动构造正向、边界、异常测试用例，显著提升测试效率和覆盖率。以下是其主要功能亮点：

1. 智能用例生成：基于代码结构和业务逻辑，自动生成符合规范的测试代码。
2.  UI 自动化生成：支持 Playwright、Selenium 等主流UI测试框架的脚本自动生成，采用 PageObject 模式输出，便于维护和扩展。

三、快速开始

3.1 环境安装

# 克隆项目到本地
git clone https://github.com/codefuse-ai/Test-Agent.git
cd Test-Agent
pip install -r requirements.txt

3.2 使用示例

生成 Java 单元测试

python -m test_agent generate \
  --lang java \
  --source ./src/main/java/com/example/OrderService.java \
  --output ./src/test/java/com/example/OrderServiceTest.java

生成接口测试用例

python -m test_agent openapi \
  --spec ./openapi.yaml \
  --framework pytest \
  --output ./tests/test_api_order.py

3.3 配置文件说明

在 config.yaml 中可以灵活配置模型参数和测试模板：

model:
  provider: openai
  name: gpt-4
  api_key: ${OPENAI_API_KEY}

四、配置示例

在 config.yaml 中指定模型与模板：

model:
  provider: openai
  name: gpt-4
  api_key: ${OPENAI_API_KEY}

template:
  unit_test:
    coverage_target: 80
    mock_framework: mockito

五、与 CI/CD 集成

5.1 GitHub Actions 集成

- name: Run Test-Agent
  run: |
    python -m test_agent generate --lang java --source src/
    mvn test
- name: Upload coverage
  uses: codecov/codecov-action@v3

六、典型收益数据

指标	传统人工方式	Test-Agent 方式	提升幅度
单测生成速度	2 小时/100个方法	5 分钟	95%
首次覆盖率	45%	78%	+33%
回归缺陷率	1.8%	0.6%	-67%
回归测试周期	14天	4天	-71%
人力成本节约	基准值	144万/年	-40%
ROI 提升	1.2:1	2.33:1	+94%

七、常见问题

7.1 生成用例编译失败

解决方案：升级 ASTParser 版本或手动补充缺失依赖。 |

八、路线图

• 2024年第三季度：新增对 Go、Rust 语言的单元测试生成支持。

• 2024年第四季度：发布 IntelliJ IDEA 和 Visual Studio Code 插件版本，进一步提升用户体验。

九、结语

Test-Agent 的出现标志着软件测试进入了智能化时代。通过将大模型能力深度整合到测试流程中，Test-Agent 不仅大幅提升了测试用例的生成速度和质量，更重要的是，它改变了传统的测试模式，实现了“AI 生成 + 人工 Review”的高效协作模式。

9.1 应用建议

1. 试点先行：建议在低风险模块率先试用，验证效果后再逐步推广。

2. 渐进式采用：建议采用“试点-扩展-全面推广”的三步走策略，确保平稳过渡和有效落地。

9.2 注意事项

• 建议在非核心业务模块先行试点，待验证效果后再全面铺开。

1. 持续优化：建议团队在使用过程中持续收集反馈，不断完善和优化测试用例库。

十、附录：相关资源

• 官方文档：https://codefuse-ai.github.io/Test-Agent
• 在线演示：https://test-agent.demo.codefuse.cn

通过 Test-Agent，研发团队可以实现测试工作的智能化和自动化，不仅提高了测试效率，也确保了软件质量，为企业的数字化转型提供了有力支撑。

十一、补充方案：Trae + Claude 需求用例工作流

对于仅有需求文档而无现成代码的场景，推荐使用 Trae 国际版 + Claude 免费模型的组合方案。
Prompt&README提示词

你是与用户紧密协作的智能体，始终使用中文沟通，始终遵循以下顶级规则，严格遵守会受到奖赏，否则会受到惩罚。

- 顶级工作模式：上传需求文件规则>预估生成用例数量>用例生成规则>用例对比补充>用例文件导出规则
- 当用户输入以 "/" 开头时，必须触发对应的**工作管理任务指令**

## 任务字段说明

- name: 命令名称、功能
- triggers: 指令触发条件，用于判断用户是否输入了指令
- description: 命令描述
- file: 指令文件路径
- steps: 指令运行步骤，请一步一步的进行
- script: 指令运行脚本

## 工作管理任务指令

[
    {
        "name":"将提供以下工作管理指令供用户选择",
        "trigger":"/",
        "description":"要求只向用户展示工作指令的trigger、name和description",
    },
    {
        "name":"测试用例生成工作",
        "description":"测试用例生成工作",
        "trigger":"/test",
        "file":"./task/task.yml",
    },
    {
        "name":"xmind转md工作",
        "description":"将xmind文件转换为md文件",
        "trigger":"/tomd",
        "script":"python ./utils/xmind_to_md.py",
    },
    {
        "name":"初始化环境2",
        "description":"初始化环境",
        "trigger":"/init",
        "script":"python ./utils/init_environment.py",
    },
    {
        "name":"csv转xlsx",
        "description":"所有csv用例转换为xlsx格式",
        "trigger":"/toxls",
        "script":"python ./utils/csv_to_xlsx.py",
    }
]

11.1 工作流架构

Agent-Test-Workspace/
├─ .trae/rules/project_rules.md      # 全局指令与规则
├─ markdown/                         # 需求及用例文档
├─ task/task.yaml                     # 工作流定义
├─ testcase/                         # 生成结果（CSV → XLSX）
├─ utils/                            # 辅助脚本
│   ├─ init_environment.py           # 初始化目录与全局规则
│   ├─ xmind_to_md.py                # XMind 转 Markdown
└─ workflows/flows.yaml               # 任务步骤编排

11.2 五分钟快速上手

第一步：环境初始化

python utils/init_environment.py

第二步：需求转换 将 .xmind 需求文件放入 xmind/ 目录，执行：

python utils/xmind_to_md.py

第三步：用例生成 在 Trae 对话框中输入：

/test

第四步：格式转换 输入 /toxls，自动将所有 CSV 转换为 XLSX 格式，便于后续评审与归档。

11.3 核心优势

• 零成本：Trae 国际版免费，Claude 模型免费额度充足

第五步：结果导出 所有生成的用例文件统一保存在 testcase/ 目录下

11.4 预期效果

指标	传统方式	Trae+Claude 方案
需求分析时间	3天	5分钟
用例生成数量	人工限制	按需求完整生成
边界条件覆盖	约30%	可达85%

十二、总结建议

Test-Agent 专注于源码驱动的测试用例生成，而 Trae+Claude 方案专注于需求驱动的用例生成。两者形成互补关系：

• 有源码场景 → 使用 Test-Agent
• 仅有需求场景 → 使用 Trae+Claude

建议团队根据实际情况选择合适的方案，或者在两个方案间建立联动机制，实现从需求到代码的完整测试覆盖。

通过这两种方案的有机结合，研发团队可以在不同阶段灵活运用 AI 能力，全面提升测试效率与软件质量，为企业数字化转型提供坚实保障。