集成强化学习的自主代理RAG用于软件测试用例编写
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内容提要
本文提出了一种结合强化学习与自主代理的框架，以持续优化软件测试用例的自动生成。该框架通过AI代理学习质量工程反馈，改进测试生成策略。实验结果显示，在苹果企业项目中，测试生成准确率提高了2.4%，缺陷检测率提升了10.8%。
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关键要点
- 本文提出了一种结合强化学习与自主代理的框架，以持续优化软件测试用例的自动生成。
- 该框架通过AI代理学习质量工程反馈，改进测试生成策略。
- 传统系统使用大型语言模型从静态知识库生成测试用例，限制了性能提升的能力。
- 提出的框架通过AI代理学习质量工程反馈、评估和缺陷发现结果，自动改进测试用例生成策略。
- 系统结合了专业代理和混合向量-图知识库，存储和检索软件测试知识。
- 通过先进的强化学习算法（如PPO和DQN），代理根据质量工程报告的测试有效性和缺陷检测率优化行为。
- 实验结果显示，在苹果企业项目中，测试生成准确率提高了2.4%，缺陷检测率提升了10.8%。
- 该框架建立了一个由质量工程专业知识驱动的持续知识精炼循环，提升测试用例质量，增强人类测试能力。
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