该方案提出了一种创新的前端自动化测试路径,通过将前端代码切片并向量化存入数据库,结合 Kimi-k2.5 大模型与 ReAct 范式,赋予 Agent 查询路由、页面跳转及执行操作的能力。目前的 MVP 实例已成功验证,Agent 能够根据自然语言指令自主完成列表页导航、接口等待、字段提取及复杂的多步骤表单交互。这一实践证明了利用 AI 理解代码上下文来替代传统硬编码脚本的可行性,为解决前端测试用例维护成本高昂的行业痛点提供了极具潜力的技术方向。
原文链接:V2EX 分享发现
该方案提出了一种创新的前端自动化测试路径,通过将前端代码切片并向量化存入数据库,结合 Kimi-k2.5 大模型与 ReAct 范式,赋予 Agent 查询路由、页面跳转及执行操作的能力。目前的 MVP 实例已成功验证,Agent 能够根据自然语言指令自主完成列表页导航、接口等待、字段提取及复杂的多步骤表单交互。这一实践证明了利用 AI 理解代码上下文来替代传统硬编码脚本的可行性,为解决前端测试用例维护成本高昂的行业痛点提供了极具潜力的技术方向。
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