RAG（检索增强生成）是一种结合检索模型与生成模型的混合技术。其核心在于先检索相关知识，再将信息作为上下文提供给大语言模型生成更准确的回答。主要应用场景包括内容创作、教育辅助、知识发现和客服问答。工作流程分为索引（数据切分、向量化存储）和检索生成（问题向量化匹配、结合上下文生成答案）两个阶段。通过将用户查询与检索内容结合，RAG能提供依据充分、减少幻觉的响应，适用于需要知识支持的多样化任务。

摘要：本文介绍了如何构建具有自主思考和行动能力的ReAct智能体。ReAct框架通过"推理-行动-观察"循环，使AI能像人类一样完成复杂任务。文章首先区分了AI智能体与ReAct智能体的概念，指出ReAct是AI智能体的一种实现方式，适用于需要多步推理和工具调用的场景。随后提供了使用LangChain和LangGraph构建搜索型ReAct智能体的完整代码示例，包括环境配置、工

摘要：本文介绍如何利用大语言模型(LLM)构建智能测试用例生成Agent，实现从需求分析到测试用例自动生成的全流程自动化。系统采用三层架构：1)通过LLM解析需求生成测试点清单；2)将测试点转化为结构化JSON格式测试用例；3)自动导出为Excel文件。项目基于LangChain框架，整合GPT-3.5模型和Python工具链，展示了Prompt工程设计、Agent任务分解和自动化工具调用的完整实

文章提供了具体的 测试用例示例、优化 Prompt 技巧，并演示了 如何使用 AI 生成多种测试用例（正向测试、负向测试、边界测试）。此外，还介绍了 多轮交互、迭代优化 Prompt 的方法，以提高 AI 生成内容的准确性和可用性。本篇文章适合 软件测试工程师、QA 及自动化测试人员，帮助他们在实际工作中更高效地利用 AI 进行测试用例设计和优化，提高测试覆盖率，降低测试成本，并提升整体测试质量。

介绍了测试框架的目标、适用范围和技术栈选型，强调数据驱动测试（DDT）、行为驱动测试（BDD）等不同测试驱动方式的适用场景。采用四层架构（测试用例层、业务层、页面层、持久层），结合Page Object Model（POM） 设计模式，实现了模块化、可扩展、易维护的测试框架。

Typer 是一个用于构建强大且易用的命令行应用程序的库，其设计简洁直观，具备出色的可读性。可以将其视为 CLI 版的 FastAPI。在开始这个项目之前，让我们先简单体验一下的基础用法。在命令行中执行以下命令，输出的结果如下从这个简单的示例可以看到Typer的几个特点：简单、直观、无需额外处理参数解析。

摘要：本文介绍如何利用大语言模型(LLM)构建智能测试用例生成Agent，实现从需求分析到测试用例自动生成的全流程自动化。系统采用三层架构：1)通过LLM解析需求生成测试点清单；2)将测试点转化为结构化JSON格式测试用例；3)自动导出为Excel文件。项目基于LangChain框架，整合GPT-3.5模型和Python工具链，展示了Prompt工程设计、Agent任务分解和自动化工具调用的完整实