使用大语言模型最困难的事情是让它们做你希望它们做的事情。在一篇知名的 ReACT 研究论文《SYNERGIZING REASONING AND ACTING IN LANGUAGE MODELS》中，作者提出了以下的观点：在人类从事一项需要多个步骤的任务时，而步骤和步骤之间，或者说动作和动作之间，往往会有一个推理过程。我们以开车为例，在开车之前，我们会检查汽车的油箱或者电池情况，以便汽车后续不会因

本次 TID质量竞争大会上，联想诺谛（北京）智能科技有限公司测试总监将围绕基于业务建模的多智能体测试用例生成方案，分享从 PRD 到可评审测试用例自动化生成链路的实践探索。本次分享将围绕大模型与 Vibe Coding 背景下的测试用例生成挑战展开，介绍如何融合传统 MBT 与多智能体技术，构建从 PRD 到可评审测试用例的自动化生成链路。因此，如何让测试用例生成从简单文本生成，走向基于业务建模的

本文系统梳理AI智能体架构设计的10大核心技术，解析其三大演进阶段：从LLM Agent阶段的提示词工程（2023-2024），到具备规划/记忆/工具调用能力的AI Agent阶段（2024-2025），最终发展为多智能体分工协作范式（2025至今）。通过MetaGPT多角色协作、人类审核介入等案例，揭示智能体从简单对话到复杂业务落地的技术跃迁路径。

人工智能在音频、视觉以及多模态领域的应用将各种技术协调地构建在一起。AI可以通过音频处理、图像识别和多模态学习，将声音和视觉信息结合，开辟出丰富的应用场景。从智能音箱到深度学习模型，AI不断创造出前所未有的用户体验。

AI Agent是基于人工智能算法构建的自主智能系统，能够模拟人类的认知、学习和决策过程。与传统的自动化测试工具不同，AI Agent不仅执行任务，还可以在执行过程中进行自我学习、推理、决策和优化。它能够适应动态变化的环境，提升测试过程的智能化和效率。

AI Agent是基于人工智能算法构建的自主智能系统，能够模拟人类的认知、学习和决策过程。与传统的自动化测试工具不同，AI Agent不仅执行任务，还可以在执行过程中进行自我学习、推理、决策和优化。它能够适应动态变化的环境，提升测试过程的智能化和效率。

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而 AutoGPT 的目标就是基于 GPT4 将 LLM 的 "思想 "串联起来，自主地实现你设定的任何目标。一句话来说，AutoGPT 是一个全能助手。只需要告诉其任务目标，他会自动完成中间可能涉及的一系列子任务，最终实现任务目标。AutoGPT 可以实现阅读、写作，以及网页浏览的功能，它能够根据任务目标自己创建 prompt，然后再来完成这个任务。

Claude的渐进式披露机制设计得很清楚：SKILL.md的YAML头信息始终加载（~100 tokens），正文在Skill触发时加载（<5k tokens理想），references/只在需要时读取。5个Skill分别加载，上下文消耗是1个Skill的5倍。最早写的那个"测试用例生成"Skill，SKILL.md有800多行——包含了详细的用例模板、几十个示例、完整的业务规则库。每个Skill

Claude的渐进式披露机制设计得很清楚：SKILL.md的YAML头信息始终加载（~100 tokens），正文在Skill触发时加载（<5k tokens理想），references/只在需要时读取。5个Skill分别加载，上下文消耗是1个Skill的5倍。最早写的那个"测试用例生成"Skill，SKILL.md有800多行——包含了详细的用例模板、几十个示例、完整的业务规则库。每个Skill