PythonAIjava
Test-Agent：开源软件测试智能助手
Test-Agent 是蚂蚁 CodeFuse 团队推出的开源 AI 测试助手，结合大语言模型与代码语义分析，支持单元测试、接口测试及 UI 自动化用例生成。工具提供快速安装、配置示例及 CI/CD 集成方案，能显著提升测试效率与覆盖率，降低回归缺陷率。适用于敏捷开发场景，助力实现测试左移与质量内建。
Test-Agent 是蚂蚁 CodeFuse 团队推出的开源 AI 测试助手，结合大语言模型与代码语义分析，支持单元测试、接口测试及 UI 自动化用例生成。工具提供快速安装、配置示例及 CI/CD 集成方案，能显著提升测试效率与覆盖率，降低回归缺陷率。适用于敏捷开发场景，助力实现测试左移与质量内建。
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 旨在通过人工智能技术提升测试效率和质量。
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。
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。
| 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。 |
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：
# 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
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
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}
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
- name: Run Test-Agent
run: |
python -m test_agent generate --lang java --source src/
mvn test
- name: Upload coverage
uses: codecov/codecov-action@v3
| 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% |
解决方案：升级 ASTParser 版本或手动补充缺失依赖。
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。
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