1. 背景

在测试流程中，我们面临着一系列挑战：单个业务测试的流程冗长，伴随大量日志输出及复杂的调用链，导致问题定位耗时较长；当多个任务并行执行时，排查进程容易因其他事务的介入而被打断，进而影响测试的响应速度；此外，面对特定模块报错的情况，往往难以迅速确定责任人。鉴于此，为确保项目顺畅推进并提升测试效率，我们亟需探索并实施能有效解决上述难题的方案。

2. 问题

• 在测试一个复杂业务场景时，涉及A模块调用B模块，再由B模块调用C模块。当用户反馈问题时，首先会联系A模块的负责人。A负责人经过一番排查，发现症结在于对B模块的调用上，于是问题被传递给B模块的负责人继续深入排查，这一过程层层递进，直至最终确定问题所在并反馈给用户。这种冗长的问题定位链条，无疑拖慢了测试效率。

• 另一方面，当用户需要A协助配置参数时，若A在配置过程中被其他紧急事务打断，可能会在完成其他任务后遗忘之前的委托，这就要求用户必须持续跟进，这无疑加剧了响应延迟的问题。

• 再者，在执行某项任务时，若不明确应由哪个部门的哪位负责人负责，往往需要经过一番搜寻才能找到正确答案，这无疑增加了任务执行的复杂性和时间成本。

3. 方案确定

由于公司是使用企业微信进行沟通，因此我们以企业微信作为聊天的平台，在企业微信上创建的应用作为聊天机器人，经过多次的对话，来帮助用户排查问题，构造测试数据和业务范畴内的知识问答。

下游使用的是在自建的Dify.AI平台上创建的多种智能体，来提供不同的服务，包括帮我查、帮我做和帮我问。

4. 架构与原理

基于AI的智能测试助手框架，主要包含五个模块：企业微信应用号，消息路由服务，Dify智能体，功能服务和底层服务。

• 企业微信应用号：企业微信应用作为一个聊天机器人，用户可以与之对话，用户输入问题发送之后，会将问题进行传递给下一个节点来处理，同时当接收到问题的回复后，再将回复内容显示在聊天框中。对话内容也支持上下文。

• 消息路由服务：接收企微的信息，对来自企业微信的数据包进行解密后，然后记录用户的问题，传递到下游，待下游返回数据后，将数据加密后，再回复给特定用户的答案。

• Dify智能体：在Dify平台上，我们创建多种智能体，分别处理不同类型的需求。如下为智能体的原理 ▼

  

dify智能体支持工作流和Agent两种应用，以下截图来自dify的官方网站上：

1. 工作流 ▼

   

2. Agent ▼

   

• 功能服务：主要是实现具体功能的API接口，对话所需的大部分API都在这里统一收口，提供给智能体使用。

• 底层服务：主要是底层的基础组件，依赖的服务，包括数据库，日志服务，业务服务等等

5. 功能

• 帮我查 ▼

  

• 帮我做 ▼

  

6. 实践

• 给用户发优惠券 ▼

• 创建用户 ▼

  

• 还款排查 ▼

  

7. 总结

以对话的方式，帮用户排查问题，构造测试数据，提升工作效率，从而保障产品的质量。而以企业微信作为载体，让用户在使用方面，也能非常的方便，不需要在多个平台直接跳转，节省了时间。

 作者介绍

rpf，信也科技资深测试开发专家

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