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

本文介绍如何结合Playwright与MCP协议实现自然语言驱动的网页自动化操作。通过配置MCP服务器，AI助手可直接操控浏览器完成信息获取、表单填写等复杂任务，显著降低自动化技术门槛，提升操作效率。

本文介绍如何利用RAG与大模型结合，快速生成高质量测试用例。通过将产品文档等资料构建为知识库，系统能自动检索相关信息并生成覆盖全面、符合项目背景的测试用例。该方法将用例生成从小时级缩短至分钟级，显著提升测试效率并降低维护成本。

本文介绍如何利用RAG与大模型结合，快速生成高质量测试用例。通过将产品文档等资料构建为知识库，系统能自动检索相关信息并生成覆盖全面、符合项目背景的测试用例。该方法将用例生成从小时级缩短至分钟级，显著提升测试效率并降低维护成本。

本文探讨了测试工程师如何运用Dify平台构建AI测试智能体。通过编排工作流，可实现从用例生成、语义分析到报告汇总的全流程自动化测试。这种方法能有效应对动态AI应用，提升测试效率并与CI/CD流程无缝集成，标志着测试工作向智能化、体系化的转型。

本文探讨了测试工程师如何运用Dify平台构建AI测试智能体。通过编排工作流，可实现从用例生成、语义分析到报告汇总的全流程自动化测试。这种方法能有效应对动态AI应用，提升测试效率并与CI/CD流程无缝集成，标志着测试工作向智能化、体系化的转型。

本文解析了MCP与Function Calling的区别及联系。MCP通过条件化提示优化模型输出质量，Function Calling则让模型能直接调用外部函数执行操作。两者共同构成AI Agent的核心能力：MCP负责决策优化，Function Calling实现具体执行。文章还指出了实际应用中的常见问题与解决方案。

本文解析了MCP与Function Calling的区别及联系。MCP通过条件化提示优化模型输出质量，Function Calling则让模型能直接调用外部函数执行操作。两者共同构成AI Agent的核心能力：MCP负责决策优化，Function Calling实现具体执行。文章还指出了实际应用中的常见问题与解决方案。

本文介绍如何结合Playwright与MCP协议实现自然语言驱动的网页自动化操作。通过配置MCP服务器，AI助手可直接操控浏览器完成信息获取、表单填写等复杂任务，显著降低自动化技术门槛，提升操作效率。

本文介绍如何结合Playwright与MCP协议实现自然语言驱动的网页自动化操作。通过配置MCP服务器，AI助手可直接操控浏览器完成信息获取、表单填写等复杂任务，显著降低自动化技术门槛，提升操作效率。