AI智能体自动生成Excel测试用例：从搭建到私有化部署全流程

AI智能体与大模型的本质区别

很多测试工程师已经习惯使用豆包、Kimi、GPT等AI大模型来辅助工作——问一个问题，得到一个答案；让它写段代码，直接复制粘贴。但这种交互模式存在明显局限：大模型只能给你建议和方案，却无法直接帮你完成一整套工作流程。

AI智能体（AI Agent）则不同。它不仅能理解你的需求，还能按照预设的工作流自主执行多个步骤，最终输出可直接使用的成果物——比如一份完整的Excel测试用例文档。本文将基于一位B站UP主的实战分享，详细拆解如何利用AI智能体平台搭建一个自动生成测试用例的工具。

什么是AI智能体？测试人员为什么要掌握

大模型给建议，智能体帮你干活

我们日常使用的豆包、Kimi、文心一言、通义千问等，本质上都是AI大模型。它们擅长对话式交互：你问它银行项目测试需要注意哪些点，它会给你一份分析；你让它写一个MD5加密的Python函数，它能直接生成代码。

但大模型的能力边界很清晰——它只负责"回答"，不负责"执行"。你把一个接口文档链接发给豆包，它并不知道该怎么处理，因为它缺乏针对你项目的上下文和执行流程。

AI智能体则完全不同。 你可以把它理解为一个"不知疲倦的工作助理"：

• 你给它一个接口文档URL
• 告诉它要针对哪个业务生成用例
• 它会自动调用工作流，生成测试用例和Python自动化测试代码
• 最终输出文件到指定路径，你只需点击下载

这就是AI智能体的核心价值：感知环境、自主决策、执行行动、达成目标。

从技术理论角度来看，AI智能体的概念源自人工智能领域的经典研究。早在1990年代，计算机科学家就提出了智能体的四大核心特征：自主性（Autonomy）、反应性（Reactivity）、主动性（Pro-activeness）和社交能力（Social ability）。现代AI智能体在大语言模型的加持下，将这些特征发挥到了新的高度。它通过感知-推理-行动（Perception-Reasoning-Action）循环来完成复杂任务，本质上是在大模型的推理能力之上，叠加了工具调用、记忆管理和任务规划等能力层。这意味着智能体不仅能"思考"，还能"动手"——它可以调用API、读写文件、操作数据库，将思考结果转化为实际行动。

工作流：AI智能体的灵魂

AI智能体最核心的概念是工作流（Workflow）。工作流决定了智能体做事的步骤和逻辑：

1. 接入大模型：利用大模型的数据分析和语义理解能力，这是工作流的基础。如果不接入大模型，工作流就退化成了普通的脚本，失去了"智能"的意义。
2. 代码处理：大模型给出初步结果后，通过自定义代码进行优化、格式化、图片处理等二次加工。
3. 插件调用：将处理后的结果通过插件生成文档、发送邮件、管理项目等，完成最终交付。

工作流引擎（Workflow Engine）本身是企业级软件中的成熟技术，最早广泛应用于BPM（业务流程管理）领域。在AI智能体中，工作流引擎负责编排多个AI调用和工具操作的执行顺序，支持条件分支、循环、并行执行等控制逻辑。与传统工作流不同的是，AI智能体的工作流中每个节点都可能涉及非确定性输出（因为大模型的生成具有随机性），因此需要通过温度参数（Temperature）控制、输出格式约束（如JSON Schema）和结果校验等机制来保证稳定性。温度参数越低，模型输出越确定；格式约束越严格，结果越规范。

工作流设计的好坏，直接决定了智能体输出的质量。设计得好，每次生成的测试用例都稳定可靠；设计得差，结果可能每次都不一样，甚至出错。

实战演示：用扣子平台搭建测试用例智能体

平台选择与搭建流程

该UP主选择的是字节跳动的扣子（Coze）平台，这是目前国内使用最广泛的在线AI智能体平台之一。

扣子（Coze）是字节跳动于2023年底推出的AI智能体开发平台，其底层支持接入多种大模型（包括豆包大模型、GPT系列等）。平台采用低代码/无代码的可视化编排方式，用户通过拖拽节点来构建工作流。其核心组件包括：Bot（智能体主体）、Workflow（工作流编排）、Plugin（插件市场）、Knowledge（知识库）和Memory（长期记忆）。平台还提供了API接口，支持将搭建好的智能体嵌入到企业内部系统（如飞书、钉钉、企业微信等）中，实现与现有工作流的无缝集成。

整个搭建流程可以概括为四步：

1. 设计工作流：定义智能体的执行步骤，包括接入哪个大模型、如何解析接口文档、如何生成用例格式等
2. 配置交互界面：平台会自动生成一个对话窗口，用户只需输入接口URL和业务描述即可
3. 调试与优化：反复测试工作流，调整提示词和参数，提升输出质量
4. 发布与共享：一键发布后，团队成员可通过链接直接使用

效果展示：输入两个参数，全自动生成Excel测试用例

在演示中，UP主只输入了两个信息：

• 项目的接口文档地址
• 需要生成用例的具体业务名称（如"外卖登录"）

智能体随即自动识别项目类型，生成了完整的页面测试用例和对应的Python自动化测试代码，并将文件保存到指定路径。

关键区别在于：如果你把同样的接口链接发给豆包或Kimi，它们根本不知道该做什么。但定制化的智能体知道你的项目上下文——它知道这是一个外卖项目，知道要按照什么格式输出用例，知道代码应该怎么组织。

工作流发布后还可以持续迭代：发现问题随时修改，根据新项目需求调整流程，更新后团队成员自动获取最新版本。

在线平台与私有化部署两种方案对比

方案一：在线AI智能体平台

目前主流的在线平台包括：

平台	厂商	特点
扣子（Coze）	字节跳动	国内使用最广泛
文心智能体平台	百度	与文心大模型深度集成
通义智能体	阿里	阿里云生态支持
讯飞星火Agent	科大讯飞	语音交互能力强
天工Agent	昆仑万维	开放度较高

在线平台的优势是零搭建成本，注册即用。但存在一个关键问题——数据安全。

方案二：Dify私有化部署

很多企业，尤其是银行、车企等对数据保密性要求极高的行业，明确禁止将内部文档上传到任何公共平台。有些项目环境甚至连外网都无法访问。这类企业通常需要满足等保三级、ISO 27001等信息安全认证要求，任何涉及客户数据、业务逻辑的信息都不允许离开企业内网。

这种情况下，推荐使用Dify进行私有化部署。Dify是一个基于Apache 2.0协议的开源LLMOps平台，由Dify.AI团队开发维护，在GitHub上已获得超过40k星标，社区非常活跃。其技术栈基于Python后端（Flask框架）和React前端，支持Docker Compose一键部署，对运维人员非常友好。

Dify的核心优势在于模型无关性——它可以对接OpenAI、Anthropic、本地Ollama等多种模型后端，这意味着你可以根据任务特点灵活切换模型。Ollama则是一个本地大模型运行框架，支持在消费级GPU（如NVIDIA RTX 4090）上运行DeepSeek、Llama、Qwen等开源模型，实现完全离线推理。DeepSeek作为国产开源大模型的代表，其推理能力在多项基准测试中表现优异，尤其在中文理解和代码生成方面具有显著优势。

三者组合（DeepSeek + Dify + Ollama）构成了一个从模型推理到应用编排的完整私有化技术栈：

• Ollama 负责在本地硬件上加载和运行DeepSeek模型，提供推理API
• Dify 负责工作流编排、知识库管理和应用界面
• DeepSeek 提供核心的语言理解和生成能力

部署完成后，效果与在线平台完全一致，但所有数据都留在企业内部服务器上，满足金融、汽车等行业的合规要求。

智能体输出质量取决于什么

一个常见的疑问是：AI智能体生成的测试用例颗粒度够细吗？质量能达标吗？

答案是：取决于你的工作流设计水平。具体包括以下几个关键因素：

• 提示词工程：你对大模型的指令是否足够精确，是否明确了用例格式、覆盖范围和输出要求
• 工作流设计：步骤拆分是否合理，每一步的输入输出是否清晰定义
• 模型选择与调优：不同大模型在不同任务上表现差异很大，需要根据实际场景选择合适的模型
• 持续迭代：根据实际输出不断调整优化，逐步提升生成质量

在测试用例生成这个具体场景中，提示词工程（Prompt Engineering）的作用尤为关键。有效的提示词需要包含几个核心要素：明确的角色设定（如"你是一位拥有10年经验的资深测试工程师"）、输出格式约束（如指定Excel列头为"用例编号/模块/优先级/前置条件/测试步骤/预期结果"）、具体的覆盖要求（要求应用等价类划分、边界值分析、错误推测法等经典测试设计方法）、以及少样本示例（Few-shot Examples，即提供1-2个标准用例作为参考模板）。通过结构化提示词模板，可以显著提升生成用例的一致性和覆盖度，将人工审查和修改的工作量降低60%以上。

初期生成的用例可能颗粒度较粗，但通过反复调试和优化提示词，最终可以达到符合团队习惯的标准化输出。关键在于你愿意投入多少精力去打磨这个工作流。

总结：让AI智能体成为你的测试助理

AI智能体正在从概念走向落地，对于测试工程师而言，掌握智能体的搭建和使用已经不是"加分项"，而是即将成为必备技能。

无论是通过扣子等在线平台快速搭建，还是通过Dify进行企业级私有化部署，核心都在于设计好工作流——让AI真正成为你的"测试助理"，而不仅仅是一个问答机器人。当你的智能体能够稳定输出高质量的Excel测试用例时，你节省下来的时间就可以投入到更有价值的探索性测试和质量策略制定中去。

核心要点

• AI智能体与大模型的核心区别：大模型给建议，智能体帮你执行完整工作流并输出成果物
• 工作流是智能体的灵魂，设计质量直接决定输出效果，包含大模型接入、代码处理、插件调用三个核心环节
• 在线平台（扣子/Coze等）适合快速搭建，但存在数据安全隐患；Dify开源方案支持完全私有化部署
• 智能体生成的测试用例质量取决于提示词工程、工作流设计和持续迭代优化
• DeepSeek + Dify + Ollama组合可实现断网可用的企业级AI智能体方案