正确性（Correctness）指标计算方式目标值事实准确率正确回答数 / 总问答数（基于权威参考答案）≥95%逻辑自洽率无矛盾回答数 / 多跳推理题总数≥90%代码通过率HumanEval 中 pass@1 得分≥40%（基线）数学解对率GSM8K 正确率≥70%🔧评估工具自动：LLM-as-a-Judge（用 GPT-4 打分）半自动：BERTScore + 人工复核人工：专家标注（高风险场

接口元信息（解析节点输出）api_name: str = Field(description="接口名称")method: str = Field(description="请求方法 GET/POST/PUT/DELETE")url: str = Field(description="接口路径（含基础URL）")params: Optional[Dict] = Field(default={},

传统痛点：报告数据堆砌，缺乏洞察。大模型能力自动生成自然语言摘要：“本次回归发现3个P0缺陷，集中在支付模块，建议优先修复”；对比多轮测试趋势，预警质量风险；输出给非技术人员的“业务影响说明”。✅ 工具示例：Allure + LLM 插件、Jenkins AI Reporter、自研 LangChain 报告引擎大模型正在重构软件测试的“生产力内核”——从“人驱动工具”变为“AI理解意图、自主执行

工具核心优势主要局限性1. 无代码门槛，非技术人员可直接使用；2. 实时执行，无需学习脚本语法；3. 语义定位元素，对简单页面变化适应性强1. 复杂逻辑（条件、循环）支持弱；2. 无法工程化集成（如CI/CD）；3. 问题排查困难，依赖指令描述精度1. 支持复杂流程和跨浏览器测试；2. 生成的脚本可维护、复用、集成到工程化流程；3. 问题排查便捷，可人工优化脚本1. 需技术人员参与（理解代码）；2

Agent保障测试用例质量的核心是“将资深测试工程师的质量判断逻辑转化为可执行的机制”，通过全流程嵌入校验规则、结合技术工具（大模型微调、知识图谱、模拟执行）、依赖闭环反馈，最终实现“生成即可用”的高质量用例。相比人工设计，Agent的优势在于：覆盖更全面（无主观遗漏）、标准更统一（避免个人经验差异）、迭代更高效（基于数据快速优化），可将用例质量问题（如漏测、错误）减少70%以上。

模型的完整性能测试脚本（Python），涵盖：✅ 推理延迟 & 吞吐量✅ Token 生成速度✅ 显存占用监控✅ 多轮对话 & 长文本支持✅ 自动化质量评估（可选）✅ 压力并发测试（使用 Locust）

基于。

大模型APP测试需兼顾和两大维度，采用""的渐进式策略。

通过将Dify工作流与知识库结合，我们构建了一个将测试从"手工业"升级为"现代工业"的系统。

基于需求中明确的前提，AI大模型需聚焦等核心维度，通过实现精准评审。