AI智测平台是一款基于AI多智能体协作技术，能够进行需求分析，用例生成，用例评审，自动生成测试脚本，自动执行，报告分析，性能分析，造数等综合平台。
一.产品亮点概览
1.智能文档解析
自动解析OpenAPI/Swagger文档，提取接口信息，无需手动分析
2.多智能体协作
专业智能体分工协作：文档解析专家、测试策略设计师、代码生成专家
3.流式输出
实时显示处理过程，让您了解每个步骤的执行状态
4.高质量代码
生成符合pytest最佳实践的测试代码，包含完整的断言和错误处理
5.多种输入方式
支持URL输入和文件上传，兼容JSON、YAML、PDF等多种格式
6.灵活配置
支持自定义测试要求，满足特定场景和性能需求
二.智能工作流程
平台通过三个智能体协作完成API测试用例生成:
1.文档解析专家
分析API文档结构，自动提取和解析接口信息、参数定义和响应格式
2.测试策略设计师
设计测试场景和用例策略，确保覆盖各种边界情况
3.代码生成专家
生成全套pytest测试代码，包含完整的测试方法和断言
三.核心功能介绍
- 工作台可视化看板
看板清晰展示了AI用例数量、采纳个数、采纳率、需求点个数、接口个数、MCP应用数量统计等指标，通过数据化看板实时呈现打通“生成-应用-优化”闭环，助力用例生成效率与落地价值的双重提升。
AI用例数量：累计生成用例数量统计，让AI产出成果一目了然
用例采纳成果：测试用例实际采纳数量和采纳率统计，清晰展示AI生成结果的质量
需求点管理：需求点全流程跟踪，实现需求到测试用例的精准映射
接口测试覆盖：累计接口测试覆盖数量统计，为接口测试全面性提供数据支撑
MCP应用矩阵：MCP标准化应用管理，为智能体打造完整的工具生态体系 - AI需求分析
多格式导入：支持PDF/DOCX/MD/HTML等需求文档上传，多种格式全覆盖
图文解析：大模型自动识别文档内并转成文字描述，需求细节全覆盖无遗漏
需求拆分：自动提取主要功能需求、非功能性需求及业务背景，结构化梳理更清晰
场景聚焦：深度理解用户角色与关键使用场景，精准定位真实需求
漏洞捕捉：敏锐识别需求中的潜在歧义与待确认点，提前暴露设计风险
术语规范：清晰定义核心术语与概念，避免理解偏差影响测试准确性
数据关联：深度分析数据需求与依赖关系，保障测试逻辑完整性
实时优化：支持用户直接输入修改建议，即时反馈推动需求迭代 - AI生成测试用例
全流程AI驱动，从需求解析到用例落地高效闭环，兼顾灵活性与标准化，助力提升测试效率与质量。
灵活输入需求：支持直接输入需求文本或从需求管理页面选择需求点，可补充场景说明完善业务上下文。
多元生成模式：支持单需求点独立生成或批量需求点高效处理。
多智能体协作引擎：
知识库检索智能体→ 用例生成智能体→ 用例优化智能体→ 用例评审智能体
→ 用例结构化智能体→ 数据库智能体
高质量测试用例生成：
十一项关键要素完整覆盖（用例标题、用例描述、测试类型、优先级、用例状态、 需求ID、项目ID、创建者、前置条件、后置条件和测试步骤）
全面覆盖了核心路径、边界条件、异常情况、组合场景、性能要求、兼容性要求和安全基线等全维度测试
每个用例都具备明确的量化验证指标和自动化适配性 - AI接口自动化测试
AI驱动的自动化API测试，支持API文档自动解析，智能生成接口测试用例和对应的测试脚本，自动执行接口自动化测试并生成详细的结果报告和AI分析：
1）自动解析文档：仅需输入API 文档的在线地址（支持OpenAPI/Swagger 等常见格式）或上传API文档文件，工具能自动拉取并解析接口文档，减少手动录入接口信息的工作量
2）场景化补充配置：支持添加接口补充说明和用例设计说明
接口说明：添加业务背景（如“用户模块核心接口”）或功能说明（注册/登录/信息修改）
用例设计说明：测试关注点说明（如“只生成正向场景”），引导AI聚焦核心逻辑
3）灵活执行控制：
执行模式：本地执行器适配企业内网环境，数据更安全
4）全流程自动化覆盖：从文档到报告全链路自动化，减少人工干预
文档获取→ 文档分析（AI深度解析结构）→ 用例设计（AI生成多维度测试用例）→ 用例选择 →代码生成（直接输出可执行脚本）→ 新建测试计划 → 测试计划执行→ 结果分析（AI智能诊断）
流程展示:
第一步：获取API文档内容
第二步：深度分析API结构
第三步：设计测试用例并入库
第四步：用户选择用例并生成可运行的测试代码
第五步：生成的测试代码并自动审核入库
第六步：选择接口用例创建测试计划
第七步：运行测试计划并分析测试结果
- 知识库管理功能
提供基于RAG(检索增强生成技术)的专业级知识库支持，有效降低AI幻觉,大幅提高AI测试用例的准确度：
快速创建：无需繁琐配置，只需输入关联项目、集合名称及描述，一键生成知识库
灵活关联：可绑定关联项目，实现测试资源与业务场景精准匹配
状态可控：支持知识库状态灵活管理（启用/禁用），支持实时更新与版本管理 - MCP集成功能
平台提供MCP工具集合，通过标准化协议将各类实用外部工具深度集成到智能体工作流中，构建完整的AI工具生态体系
Synth MCP Server：一个强大的合成数据生成器，它通过声明式的方式定义数据模式，并生成高度逼真的数据。
Postman MCP Server：一个实现了 Model Context Protocol (MCP) 的服务器程序。它的核心功能是在AI助手（如ChatGPT桌面应用）和你的Postman资源（主要是Collections和Environments）之间建立一座桥梁。
代码生成器：基于测试需求描述，支持生成多语言（Python/Java/JS等）接口测试脚本及断言逻辑
数据分析器：自动解析测试执行日志，生成覆盖率报告、失败用例归因图表及性能趋势对比看板
四.技术优势总结
- 多智能体协同引擎
- 多智能体联动：知识检索、用例生成、优化、评审等智能体形成闭环协作
- 动态优化机制：基于用户反馈实时优化用例逻辑，持续提升测试用例质量
- 全流程自动化测试架构
- 从需求到报告全链路自动化：文档解析→用例设计→代码生成→执行→分析
- 异步并发架构：支持非阻塞I/O操作，实现多智能体实时协作与进度反馈
- 深度智能解析技术
- 多模态需求分析：支持PDF/DOCX/MD等格式解析，多模态图像理解
- 智能需求挖掘：自动识别用户角色、场景、潜在风险点，量化数据依赖关系
- 标准化测试生态
- MCP工具链集成：文件管理/网络分析/代码生成/数据分析四大组件深度整合
•标准化技术栈：基于Python、AutoGen、requests、pytest等主流测试开发技术栈，确保稳定性、可靠性和良好的可扩展性，支持二次开发
- 数据驱动决策体系
- 实时可视化看板：AI用例采纳率、需求覆盖率等12项核心指标动态呈现
- 智能分析引擎：自动生成缺陷统计、性能基线、趋势预测等量化报告
- 安全可靠测试体系
- 全流程可追溯：从需求关联到测试执行，每一步操作均可审计
•支持私有化部署：平台支持本地部署，支持接入私有化大模型，充分保障数据安全
声明：来自AI应用案例库，仅代表创作者观点。链接：https://eyangzhen.com/3229.html
