扣子智能体实战：从零搭建AI测试用例生成工作流

引言：为什么测试工程师需要关注智能体

AI大模型的应用已经从简单的文字问答，逐步演进到智能体（Agent）阶段。对于软件测试工程师而言，这意味着一个重要的转变：AI不再只是帮你回答问题的聊天工具，而是可以自主完成「需求分析→测试点挖掘→用例设计→代码生成→结果汇报」整条链路的智能助手。

本文基于B站一位测试领域讲师的实战演示，系统梳理了如何利用扣子（Coze）平台搭建测试用例自动生成的智能体，并深入分析了智能体与传统AI对话的本质区别、工作流编排的核心技巧，以及实际落地中的经验教训。

智能体与大模型的两个关键区别

区别一：能调用外部工具与现实世界交互

直接使用DeepSeek、千问、ChatGPT等大模型的网页版时，你输入文字，它输出文字——仅此而已。它无法查询实时天气、无法读取你的文件、无法操作外部系统。

而智能体的核心突破在于：它可以调用外部工具与现实世界产生交互。在扣子平台中，这些工具以「插件」的形式存在，包括联网搜索、天气查询、文件读取、图片理解、飞书表格操作等。例如，当你问智能体"北京3月18日天气怎么样"，它会自动调用天气查询插件获取真实数据，而不是凭训练数据猜测。

区别二：能自主持续推进任务

使用DeepSeek时，每一轮对话都是「回合制」的——你问一句，它答一句，然后停下来等你的下一条指令。如果你不继续推动，流程就永远停在那里。

智能体则不同。它可以根据上一步的输出结果，自动决策并推进到下一步，直到整个任务完成。 这正是通过「工作流」实现的：你预先编排好任务链条，智能体就会像流水线一样自动执行每个环节。

扣子平台的三种智能体创建模式

扣子提供了三种智能体创建模式，适用于不同场景：

自主规划模式（单Agent）

这是最接近传统AI对话的模式。你为大模型提供一系列插件和工作流，由AI自主决定何时使用哪个工具。优点是灵活，缺点是结果具有随机性——因为大模型底层是概率模型，每次决策可能不同。

适合场景：初学者探索和体验阶段。

对话流模式

与自主规划不同，对话流模式要求你严格编排好执行流程，智能体会一步步按照预设路径执行，不会自行发散。这牺牲了一定的自主性，但换来了结果的确定性和可控性。

适合场景：已经验证过可行性，需要稳定输出的企业级应用。

多Agent协作模式

当单个智能体无法胜任复杂任务时，可以让多个智能体协作——一个负责执行、一个负责监督、一个负责质量检查。这属于进阶用法，适合后期复杂场景。

选择建议： 刚入门选自主规划模式；有明确流程和目标选对话流模式；需要多角色协作选多Agent模式。

工作流编排：测试用例生成的核心环节

基本结构与容易忽略的细节

每个工作流都有一个起点和终点。最简单的形式是「回音壁」——输入什么就输出什么。但实际应用中，我们需要在中间插入AI大模型节点进行智能处理。

关键细节往往被忽略：结束节点接收到数据，并不等于使用了数据。 你必须在输出配置中明确引用变量，否则即使数据已经传递到位，也不会出现在最终输出中。此外，建议开启「流式输出」，让结果逐步呈现而非等待全部生成后一次性显示。

实战案例：完整的测试用例生成工作流

一个完整的测试用例生成工作流包含以下环节：

1. 意图识别 —— 判断用户输入是新需求、需求补充、用例修改还是闲聊
2. 需求分析 —— 使用AI提取业务需求关键信息，要求JSON格式输出以确保结构化
3. 风险评估 —— 检查需求是否存在矛盾、缺漏或不完整
4. 人工干预节点 —— 允许用户选择忽略风险继续推进（现实中需求确实经常不完整）
5. 测试点挖掘 —— 基于需求分析结果深度挖掘测试场景
6. 用例设计 —— 生成结构化的测试用例
7. 文件生成 —— 通过插件将结果导出为PDF、Excel或写入飞书表格

提示词工程对输出质量的决定性影响

系统提示词直接决定了AI的输出质量。例如：

• 设定「回复内容不超过10个字」，AI就会严格遵守字数限制
• 要求「为每个用例标注优先级、重要程度和预估工期」，输出就会包含这些字段
• 指定「使用JSON格式输出」，可以避免AI用聊天口吻或不确定的格式回复

在需求分析节点，提示词应明确角色定位（如"你是一个需求分析工程师"）和输出规范；在用例设计节点，则应包含团队的具体要求。

模型选择策略与三种输出方式对比

如何选择合适的大模型

扣子平台提供了多种大模型，选择时需关注几个标签：

• 图片理解/视频理解：如果需要分析原型图，必须选择支持多模态的模型（DeepSeek不支持图片理解）
• 深度思考：推理能力更强但速度更慢，适合关键环节
• 上下文缓存：对同一话题反复追问时效率更高
• Pro vs Mini/Lite：参数量大的模型能力强但慢，轻量模型速度快但能力有限

实用原则： 在风险评估等辅助环节用普通模型，在测试点挖掘和用例设计等核心环节用高质量模型。

三种输出策略的对比分析

策略	方式	速度	质量	成本
直接输出	一个模型一次性生成最终结果	最快	一般	最低
分步输出	一个模型按步骤逐步生成	适中	较好	适中
分布式输出	多个模型各负责一个环节	最慢	最好	最高

分布式输出之所以质量最高，有两个原因：每个模型的任务职责单一，且每个环节都能使用完整的上下文窗口。这与DeepSeek的深度思考原理类似——不急于给出最终答案，而是分步推导。

建议： 业务验证阶段用直接输出快速试错；追求质量且不差算力时用分布式输出；日常使用分步输出取得平衡。

云端智能体的局限与本地化替代方案

扣子作为云平台智能体有一个明显短板：无法直接访问本地电脑的文件系统和内网环境。 这意味着它无法读取本地需求文档、无法在本地生成和执行自动化测试代码、无法访问仅限内网的测试环境。

对于需要更深度集成的场景，可以考虑以下本地化方案：

• 基于LangChain等框架开发本地化智能体
• 使用类似OpenClaw这样部署在本地电脑上的智能体工具

本地化方案可以直接读取电脑中的需求文档，在本地生成和执行自动化代码，访问内网测试环境——这是云端方案无法替代的能力。

实际踩坑经验与解决思路

在演示过程中，工作流因单个模型运行超过3分钟而超时失败。这是一个典型的实战问题，解决思路有两个：

1. 优化提示词，减少AI的推理深度，缩短单节点运行时间
2. 使用异步任务节点替代同步节点，避免超时限制

此外，工作流的描述文字对自主规划模式至关重要——它是AI决定是否调用该工作流的唯一依据。对话流模式下描述可以简略，但普通工作流必须详细说明用途和触发条件。

总结

智能体代表了AI应用从「问答工具」到「任务执行者」的质变。对于测试工程师而言，掌握智能体的构建能力不仅能提升当前工作效率，更是进入AI测试领域的必备技能。从扣子这样的低代码平台入手理解核心概念，再逐步过渡到本地化开发，是一条务实的学习路径。