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📖 如何将自然语言需求转换为可执行的Selenium测试：基于协作式智能体架构

手动测试创建拖慢了团队速度。我构建了AI Recorder，这是一个多智能体系统，可以将用户需求转换为生产就绪的Selenium测试套件。它使用LangGraph进行编排，使用模型上下文协议（MCP）进行工具集成，并设置了人工参与的质量门。结果：更快的测试生成、一致的结构和企业友好的部署模型。

🚨 问题：手动测试创建成为瓶颈

即使在成熟的工程组织中，QA仍然涉及重复性、易出错的步骤：

• 📝 将需求转换为测试用例

• 💻 编写（和重写）Selenium代码

• 🗄️ 管理环境特定的测试数据

• 🤝 在QA和工程之间进行协调

如果智能体能够像真正的QA团队一样协作——并自动化大部分端到端流程会怎样？

💡 解决方案：AI Recorder — 测试生成的智能体工作流

AI Recorder是一个多智能体系统，可以将简单英语需求转换为可运行的Selenium套件。它编排专门的智能体，每个都拥有明确的角色，然后在最终确定之前引入人工审查员。

🏗️ 系统概览（高级流程）

🔄 核心工作流程：

1. 用户提供需求 → 自然语言描述测试场景

2. 监督智能体路由和协调 → 任务分发和状态管理

3. Gherkin智能体生成BDD特性 → 产生场景数据

4. Selenium智能体生成Java测试 → 通过浏览器自动化验证（通过MCP工具）

5. 人工审查智能体质量门 → 审批/请求更改

🔧 架构深度解析

👥 多智能体团队

1️⃣ 监督智能体 — 编排者

路由任务、管理状态和处理反馈循环。

2️⃣ Gherkin创建智能体 — 需求翻译者

将自然语言需求转换为结构化BDD规范。

3️⃣ Selenium智能体 — 测试生成器 + 验证器

生成Java测试代码并通过MCP暴露的工具在真实浏览器会话中验证。

4️⃣ 人工审查智能体 — 质量门

在接受最终输出之前执行人工参与审批。

✨ 核心技术：MCP集成（仅异步）与asynccontextmanager

🔑 关键要点：

• MCP在LangChain中始终是异步的。必须使用await/ainvoke。没有安全的同步路径。

• 使用@asynccontextmanager防止在MCP传输/会话关闭后尝试使用时出现可怕的

• anyio.ClosedResourceError。

• 我们使用从https://github.com/angiejones/mcp-selenium衍生的转换MCP服务器，适配企业使用并扩展工具覆盖范围。

🚫 为什么需要asynccontextmanager？

MCP在底层依赖异步传输（stdio/套接字）。如果你创建客户端/会话并让其范围结束（或尝试在上下文外"重用"它），你将不可避免地遇到：

这发生在代码尝试在已经被清理的流或会话上读取/写入时。正确的模式是通过将它们包装在@asynccontextmanager中，在整个工作流程期间保持MCP传输、会话和工具发现的活跃状态。当上下文退出时，一切都会精确关闭一次，防止悬空资源和双重关闭错误。

💻 更新的asynccontextmanager实现

（MCP仅异步 + ClosedResourceError修复）

✅ 正确用法（仅异步）

⚠️ 错误用法警告：

当图尝试调用MCP时，这将在稍后失败。一旦这些上下文管理器退出，流/会话就已经关闭了。

务必将整个MCP生命周期保持在跨整个工作流的async with内（如make_graph()中所示）。

🎯 结论

现代AI不仅仅是生成代码——它是关于协调具有清晰角色、类型化接口和强大工具的专门智能体。通过将LangGraph的编排与MCP的工具发现和严格的资源模式相结合，AI Recorder将需求转换为经过验证、可审查的Selenium套件——可扩展、可维护且企业就绪。

🚀 核心价值总结

✨ 技术创新点：

• 多智能体协作 — 模拟真实QA团队分工

• 自然语言转换 — 零技术门槛的需求输入

• 实时验证机制 — 生成即验证，确保代码质量

• 人工质量门 — 保持最终输出的可控性

📈 实际应用价值：

1. 效率提升 — 测试创建速度提升数倍

2. 质量保证 — 结构化生成，减少人为错误

3. 团队协作 — 打通需求到测试的完整链路

4. 企业适配 — 支持大规模部署和定制化

🔬 技术前沿观察： 这种AI协作式测试生成代表了自动化测试的未来方向，值得每个测试工程师深入了解！

💭 思考题： 当AI能够自动生成测试用例时，测试工程师的核心价值将转向哪里？欢迎评论区交流！

最后： 下方这份完整的软件测试视频教程已经整理上传完成，需要的朋友们可以自行领取【保证100%免费】

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