极大简化开发：统一消息格式，让你无需为不同模型单独适配，开发效率翻倍。高效支撑复杂场景：天然支持多轮对话、工具调用、流式输出，满足企业级 AI 应用需求。维护轻松：结构化消息类型，调试、日志追踪一目了然。无限扩展：支持自定义消息，快速适配多变业务场景。LangChain 的 Messages 模块，像搭积木一样，让开发 AI 应用变得高效、灵活又可控！无论你在做客服机器人、智能助手还是行业分析，M

总结步骤应该是：登录/注册账号→开通服务→创建API Key→保存并安全保管。每个步骤对应相应的网页引用，确保用户能够按照指引顺利获取API密钥。

LangChain 的价值：自动记录上下文，支持多轮追问，能持续输出结构化、专业的测试知识，极大提升测试工程师的工作效率和答题表现。应用场景：面试模拟、用例设计、测试知识普及、自动化测试建议生成等。工程师建议善用多轮对话能力，深入挖掘测试场景；灵活切换 thread_id，区分不同会话与需求；结合自己的经验，优化 Prompt，让机器人更懂“测试”。结语。

它不会取代你，但会取代不用AI的你你的核心价值将从“写脚本”转向“设计提示词”“验证AI逻辑”“解读业务风险”最后送大家一句我的座右铭“工具决定下限，思维决定上限——用OCR的人在修bug，用VL-Plus的人在预防bug。立即行动用你的最新失败截图调用VL-Plus体验版在评论区分享结果，我会抽取3位读者定制测试Prompt方案！转发给那个还在手动比对截图的同事✨✨。

在现代对话系统开发中，保持良好的对话上下文一致性是一项核心挑战。本文将详细解析如何利用 LangGraph 框架的检查点（Checkpointing）机制，实现聊天机器人多轮对话记忆功能。通过代码示例和架构分析，我们将展示如何构建具备持久化对话记忆的智能助手，为实际业务中的客户服务、知识问答等场景提供可靠支撑。借助 LangGraph 检查点机制，开发者可以快速构建具备记忆和纠错能力的现代对话系统

简单来说，就是把人工智能、机器学习这些技术用在软件测试的各个环节，从用例生成、数据准备、自动化执行、结果分析，到脚本自愈、缺陷定位。和传统自动化的“写死规则、写爆脚本”不同，AI测试工具能自我学习、动态适应、自动生成测试内容，甚至能和你用“人话”沟通需求。它的本质：让测试不再死板机械，变得主动、灵活、有预判力。AI软件测试不是未来的畅想，而是现在正在发生的变革。它让测试工程师摆脱机械重复，让测试流

简单来说，就是把人工智能、机器学习这些技术用在软件测试的各个环节，从用例生成、数据准备、自动化执行、结果分析，到脚本自愈、缺陷定位。和传统自动化的“写死规则、写爆脚本”不同，AI测试工具能自我学习、动态适应、自动生成测试内容，甚至能和你用“人话”沟通需求。它的本质：让测试不再死板机械，变得主动、灵活、有预判力。AI软件测试不是未来的畅想，而是现在正在发生的变革。它让测试工程师摆脱机械重复，让测试流

AI智能体（AI Agent）是能够自主分析数据、做出决策并执行任务的软件程序。在软件测试领域，AI智能体的主要目标是自动化测试执行、分析应用行为、预测缺陷并持续优化测试用例。与传统的自动化脚本不同，AI智能体具备“学习能力”，能够适应应用变化，实现自愈和智能优化。简而言之，AI智能体就像一位虚拟测试工程师：可以根据历史测试结果持续进化，主动发现问题、修复脚本，并在无需人工干预的情况下高效完成复杂

生成式AI：能基于历史数据自动生成文本、代码、测试数据等“新内容”，而不仅是分类或预测。大语言模型（LLM）：如GPT系列，训练自海量文本和代码，具备理解上下文、自然语言和代码的能力。上手即用（few-shot/zero-shot learning）能处理多模态数据（文本、代码、图片等）生成式AI与LLM正在深刻改变自动化测试的方式，推动测试向更智能、自适应、全面的方向发展。尽管仍有挑战，但其带来

我知道，面对变化，你会慌。新技术、新工具、新术语，扑面而来。AI再强，也写不出“用户为什么生气”；自动化再快，也想不到“老人不会用这个按钮”。这些，只有你有。你的价值，从来不在于“点了多少次页面”，而在于“想到了多少种可能”。所以，别问“AI会不会取代我”。我有没有开始学一点AI测试？我能不能看懂一份模型报告？我敢不敢在会议上说“这个设计有问题”？未来的测试工程师，不是被AI淘汰的人，而是驾驭AI