基于大模型的接口自动化智能测试平台

AI接口自动化智能测试平台一、项目背景二、项目简述三、项目亮点1. 智能体驱动的接口测试闭环2. Skills 按需加载降低模型上下文成本3. 支持单接口、多接口场景以及批量测试4. 失败后自动修复机制5. 测试资产落库形成可追溯资产四、项目功能展示API文档解析单接口测试多接口场景测试测试运行定时调度管理一、项目背景在传统的接口自动化测试中有以下几个常见痛点测试设计成本高每个接口都要人工分析参数、断言、边界值、异常场景计划、用例、脚本通常是分散产出的缺少统一闭环脚本维护成本高接口字段变化、返回值调整、鉴权策略变更后历史脚本容易失效脚本修复依赖人工排查效率低难以自动化形成闭环传统自动化更多关注“执行”而不是“生成、执行、修复、沉淀”一体化测试资产难沉淀测试计划、用例、脚本往往存放在不同位置难以统一管理业务价值和历史演进难追踪基于这些问题我独立设计并实现了一套AI接口自动化智能测试平台把大模型能力真正落地到接口测试的全流程中让系统不仅能执行测试更能自动完成测试计划生成、测试用例生成、测试脚本生成、测试执行、失败修复和结果沉淀。二、项目简述这个项目的核心目标是把接口自动化测试从“人工编写脚本”升级为“AI智能体驱动的测试平台”平台构建了完整的接口自动化测试闭环自动解析接口信息自动生成测试计划自动生成测试用例自动生成可执行测试脚本自动保存成果物自动下载并执行脚本自动分析失败原因自动修复测试脚本自动输出报告和结果技术实现上平台主要采用了DeepAgents负责工作流编排和决策Skills负责沉淀测试领域知识按需加载减少 token 消耗Tools负责数据库、文件、Shell、存储等原子动作MCP负责接入外部能力增强平台扩展性Middleware负责项目上下文注入和工作区与技能目录隔离PostgreSQL MinIO完成数据与测试资产存储三、项目亮点1. 智能体驱动的接口测试闭环不再是“生成一个脚本然后跑一下”而是构建了接口分析 → 测试计划 → 测试用例 → 测试脚本 → 执行 → 修复 → 报告这意味着平台真正具备了自动化测试的“闭环能力”。2. Skills 按需加载降低模型上下文成本平台将测试领域知识拆分为多个 Skills例如planner测试策略设计generator测试脚本生成executor测试执行分析healer失败诊断与修复reporter报告生成这样做可以避免把所有知识一次性塞入系统提示词降低 token 压力也提升了模型输出稳定性。3. 支持单接口、多接口场景以及批量测试平台既支持常规的单接口测试也支持批量测试和多接口场景测试适用于真实项目中的复杂测试场景。4. 失败后自动修复机制当脚本失败时平台会自动分析失败原因判断是否属于脚本问题、环境问题或被测系统问题。如果属于测试侧问题就进入自动修复流程如果是被测系统 Bug则保留失败结果并输出缺陷信息。5. 测试资产落库形成可追溯资产测试计划、测试用例、测试脚本都不是“跑完即丢”而是统一保存到对象存储和数据库中便于复用、回溯和审计。四、项目功能展示API文档解析支持输入 URL 或上传 JSON 文件自动创建文件夹结构并提取接口信息单接口测试选择解析后的接口可以自己添加生成要求然后点击AI生成测试按钮就可以自动进行单接口测试生成测试计划生成测试用例 → 保存测试用例 → 生成测试脚本 → 保存测试脚本 → 执行测试脚本 → 生成测试报告多接口场景测试在场景编排中点击“AI生成场景按钮”在弹出的窗口中选择要编排的场景接口然后添加“自定义场景描述和要求”然后点击“AI生成场景”按钮生成测试用例 → 保存测试用例 → 生成测试脚本 → 保存测试脚本 → 执行测试脚本 → 判断测试用例错误→ 自动修复测试用例→ 执行新的测试脚本→ 生成测试报告测试运行定时调度管理