基于CrewAI与DeepSeek的测试用例自动生成实践指南

核心目标：通过多智能体协作（CrewAI）+专业代码模型（DeepSeek），实现从需求文档到结构化测试用例的全流程自动化，提升复杂模块用例设计效率80%+

一、技术方案架构：多智能体协作的测试用例生成流水线

1. 核心组件与分工

智能体（Agent）	角色定位	工具/能力支撑	输出产物
需求解析Agent	从PRD/需求文档中提取核心测试点	DeepSeek-R1（长文本理解）+ 规则引擎	结构化测试需求清单（功能点/边界/异常场景）
用例设计Agent	基于测试需求生成标准化用例	DeepSeek-Coder（代码/用例生成）+ 测试方法论库	初版测试用例（含步骤/预期结果/优先级）
场景补全Agent	补充边缘场景与异常用例	历史缺陷库（GraphRAG）+ 领域知识图谱	异常场景用例（如网络超时、数据冲突）
质量校验Agent	校验用例完整性、一致性、可执行性	用例模板规则库 + LLM自校验（DeepSeek）	优化后最终用例集（Markdown/Excel格式）

2. 协作流程（CrewAI Pipeline）

二、关键实现步骤：从需求到用例的全流程落地

Step 1：环境配置与工具集成

• CrewAI框架搭建：

# 安装依赖
pip install crewai deepseek-sdk python-dotenv pandas

# 配置智能体基础参数
from crewai import Agent, Task, Crew
from langchain.tools import Tool
import deepseek

• DeepSeek API接入：
• 申请DeepSeek API密钥（DeepSeek开放平台），配置DEEPSEEK_API_KEY到环境变量。
• 初始化代码生成模型（deepseek_coder = deepseek.ChatCompletion(model="deepseek-coder")）和文本理解模型（deepseek_r1 = deepseek.ChatCompletion(model="deepseek-r1")）。

Step 2：需求解析Agent——从非结构化文档提取测试需求

• 核心能力：
• 用DeepSeek-R1解析PRD文档，识别“功能点-输入输出-业务规则-约束条件”；
• 输出标准化测试需求清单（如“用户支付模块需覆盖：正常支付、余额不足、支付超时”）。
• 代码示例：

requirement_analyzer = Agent(
role="需求解析专家",
goal="从需求文档中提取测试需求，包括功能点、边界条件、异常场景",
backstory="你熟悉软件测试理论，擅长从产品需求中挖掘潜在测试点...",
tools=[Tool(
name="DeepSeek文本理解",
func=lambda x: deepseek_r1.create(prompt=x).choices[0].message.content,
description="用DeepSeek-R1解析需求文档，提取测试需求"
)],
llm=deepseek_r1
)

# 定义任务：解析支付模块PRD
task1 = Task(
description="解析附件PRD中“支付模块”章节，输出测试需求清单（含功能/边界/异常）",
agent=requirement_analyzer,
expected_output="结构化测试需求JSON，如：{\"功能点\": [...], \"边界值\": [...], \"异常场景\": [...]}"
)

Step 3：用例设计Agent——基于测试需求生成基础用例

• 核心能力：
• 调用DeepSeek-Coder，基于测试需求生成符合IEEE 829标准的测试用例（用例ID、标题、前置条件、步骤、预期结果）；
• 支持多格式输出（Excel/Markdown/TestRail导入格式）。
• 代码示例：

case_designer = Agent(
role="测试用例设计师",
goal="基于测试需求生成标准化、可执行的测试用例",
backstory="你精通等价类划分法、边界值分析，能设计覆盖全面的测试用例...",
tools=[Tool(
name="DeepSeek用例生成",
func=lambda x: deepseek_coder.create(prompt=x).choices[0].message.content,
description="用DeepSeek-Coder生成结构化测试用例"
)],
llm=deepseek_coder
)

# 定义任务：生成支付模块基础用例
task2 = Task(
description=f"基于任务1输出的测试需求，生成支付模块基础用例，格式如下：\n用例ID | 标题 | 前置条件 | 步骤 | 预期结果",
agent=case_designer,
context=[task1]# 依赖需求解析结果
)

Step 4：场景补全Agent——补充异常与边缘场景

• 核心能力：
• 通过GraphRAG检索历史缺陷库（如“支付成功但订单状态未更新”），自动补充同类异常用例；
• 结合领域知识图谱（如“支付流程→第三方接口调用→超时重试”），生成业务规则相关边缘场景。
• 代码示例：

scenario_enricher = Agent(
role="场景补全专家",
goal="补充异常场景和边缘用例，提升用例覆盖率",
backstory="你熟悉系统架构与历史缺陷，能挖掘未覆盖的风险场景...",
tools=[Tool(
name="历史缺陷检索",
func=lambda x: graph_rag.query(f"查找{x}相关的历史缺陷，生成测试用例"),
description="从GraphRAG知识库检索同类缺陷，补充测试场景"
)],
llm=deepseek_r1
)

task3 = Task(
description="基于任务2的用例，补充异常场景（如网络超时、重复支付、账户冻结）和边缘场景（如金额为0、币种转换）",
agent=scenario_enricher,
context=[task2]
)

Step 5：质量校验Agent——用例优化与格式化

• 核心能力：
• 校验用例完整性（是否覆盖所有测试需求）、一致性（步骤与预期结果匹配）、可执行性（步骤无歧义）；
• 通过DeepSeek自校验+规则引擎（如“步骤需包含操作对象和动作”）优化用例。
• 输出示例（支付模块用例片段）：

用例ID	标题	前置条件	步骤	预期结果	优先级
PAY-001	正常支付（微信）	用户余额≥100元，已登录	1. 选择商品，点击“支付” 2. 选择“微信支付”	支付成功，订单状态更新为“已支付”，跳转订单详情页	P0
PAY-008	支付超时（30s未完成）	用户余额≥100元	1. 发起支付，30s内不操作	系统自动取消支付，订单状态回滚为“待支付”	P1

三、关键优化策略：提升用例质量与生成效率

1. 提示工程（Prompt Engineering）优化

• 需求解析Prompt模板：

你需要从以下需求文档中提取测试需求，输出格式为JSON：
{"功能点": ["功能1", "功能2"], "边界条件": ["金额≤0", "商品数量≥10"], "异常场景": ["网络超时", "权限不足"]}
需求文档：{prd_content}

• 用例生成Prompt模板：

基于测试需求：{test_requirements}，用等价类划分法设计测试用例，步骤需具体到点击按钮/输入值，预期结果需包含界面反馈和数据状态。

2. 知识库构建（GraphRAG）

• 数据来源：历史测试用例、缺陷库（JIRA）、系统架构文档、业务规则手册；
• 实体关系示例：
• 实体：支付模块、订单状态、第三方接口、Redis缓存；
• 关系：支付模块→依赖→第三方接口；订单状态→包含→待支付/已支付/已取消。

3. 多模型协作优化

• DeepSeek-R1：擅长长文本理解（需求解析、场景补全）；
• DeepSeek-Coder：擅长结构化代码/表格生成（用例格式化）；
• CrewAI任务调度：通过context参数传递中间结果，避免信息丢失。

四、落地效果与适用场景

1. 效率与质量提升

• 用例设计周期：复杂模块（如支付/订单）从人工5天→AI协作8小时（提效85%）；
• 场景覆盖率：异常场景覆盖度从人工60%→AI生成92%（基于历史缺陷库验证）；
• 维护成本：需求变更时，通过CrewAI重新执行流水线，用例更新成本降低70%（无需人工逐行修改）。

2. 适用场景

• 复杂业务模块：支付、订单、权限管理（规则多、异常场景复杂）；
• 需求频繁变更：互联网产品迭代（每周1-2次需求更新）；
• 标准化测试团队：需统一用例格式与质量标准的中大型团队。

五、工具链与部署建议

组件	推荐工具/框架	说明
多智能体协作	CrewAI	定义Agent角色、任务依赖与协作流程
大模型	DeepSeek-R1（理解）+ DeepSeek-Coder（生成）	处理需求解析、用例生成与优化
知识库	GraphRAG + Neo4j	存储历史缺陷与业务规则，支持场景补全
输出管理	Excel/TestRail/TestLink	用例导入与管理平台
部署方式	Docker + FastAPI	封装为API服务，支持测试平台集成

总结

通过CrewAI实现多智能体协作，结合DeepSeek的文本理解与生成能力，可构建“需求解析→用例生成→场景补全→质量校验”的全自动化流水线。核心价值在于：

1. 降本提效：将测试工程师从重复劳动中解放，聚焦高价值的用例评审与风险分析；
2. 质量保障：通过历史知识库与多模型协作，覆盖人工易遗漏的异常场景；
3. 敏捷适配：需求变更时快速响应，用例维护成本大幅降低。

该方案尤其适合业务复杂、迭代频繁的测试团队，是测试左移与智能化转型的关键实践。