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结合强化学习的自主代理软件测试用例生成框架

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内容提要

本文介绍了一种结合强化学习与自主代理的框架，用于自动化生成软件测试用例。该框架通过AI代理学习质量工程反馈，持续优化测试用例生成策略。实验结果表明，测试生成准确率提高了2.4%，缺陷检测率提升了10.8%。该系统建立了持续知识优化循环，提升了测试用例质量，增强了人类测试能力。

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该框架通过结合强化学习与自主代理，突破了传统软件测试用例生成的局限。与静态知识库相比，AI代理能够实时学习质量工程反馈，从而不断优化测试策略。这种动态学习机制使得测试用例的生成更加精准和高效，适应性更强。

实验结果显示，测试生成准确率和缺陷检测率的显著提升，分别为2.4%和10.8%。这不仅表明框架的有效性，也反映出在实际应用中，AI技术能够显著增强软件测试的质量和效率，为企业节省了人力和时间成本。

该系统建立了一个持续的知识优化循环，依赖于质量工程师的反馈。这种机制确保了测试用例的质量不断提升，增强了人类测试能力，而不是简单地替代人类工作。这种协作模式为未来软件测试的发展提供了新的思路。

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这是一个用于自动化生成软件测试用例的框架，通过AI代理学习质量工程反馈，持续优化测试用例生成策略。

通过使用强化学习算法，AI代理根据质量工程反馈不断优化其测试用例生成策略，从而提高准确率。

实验结果表明，测试生成准确率提高了2.4%，缺陷检测率提升了10.8%。

系统通过建立持续知识优化循环，提升测试用例质量，从而增强人类测试人员的能力。

框架使用了近端策略优化（PPO）和深度Q网络（DQN）等强化学习算法。

通过结合自主AI代理和混合向量图知识库，框架克服了传统系统的静态知识库限制，能够自动改进测试生成。

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