基于Autogen的AI自动需求解析与测试用例生成案例(附开源代码)

本文链接：https://blog.csdn.net/software_test010/article/details/148313316

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介绍一款基于Streamlit开发的自动化测试工具Autogen_demo，它能通过AI技术简化需求分析与测试用例生成流程，具体功能如下：

核心功能：

需求解析
- 支持上传PDF/Word文档或直接输入文本内容；
- 系统自动提取关键需求信息，生成结构化数据；
需求管理
- 内置数据库实现需求文档的存储与版本控制；
- 提供关键词检索功能，支持历史需求快速定位；
测试用例生成
- 功能验证流程；
- 边界条件测试；
- 异常场景覆盖；
- 基于需求自动生成包含以下维度的测试方案；
- 支持导出为Excel、Markdown或JSON格式，适用于不同场景；

使用价值：

降低人工编写测试用例的成本；
通过标准化模板避免测试遗漏；
支持团队协作与需求版本追溯；

该系统适用于软件开发和测试环节，尤其适合需要快速迭代的敏捷开发团队。

系统架构说明：

该工具采用模块化架构设计，主要包含以下技术组件：

功能模块划分
- 数据模型层：定义需求与测试用例的结构化标准；
- 数据库模块：实现需求文档的持久化存储与版本管理；
- 文档解析器：处理PDF/Word格式文档的语义分析；
- 测试生成引擎：基于AI模型自动化构建测试方案；
- 异步处理框架：提升系统响应速度与并发能力；
交互设计
- 使用Streamlit搭建Web操作界面；
- 界面包含可视化进度提示与错误校验机制；
- 提供三步标准化操作流程：
1. 需求上传/输入；
2. 数据库检索与管理；
3. 测试用例配置与导出；

技术特点：

各模块通过标准接口通信，支持独立升级扩展；
采用分层架构设计，分离业务逻辑与数据存储；
基于配置文件的参数化设置，适应不同测试规范；
内置操作指引和文档说明，降低学习成本；

该架构在保证系统灵活性的同时，通过预置模板和引导式操作简化用户交互，适合不同技术背景的测试人员使用。

autogen_demo/
├── app.py          # 重构后的主应用入口
├── main.py         # 向后兼容入口（通过导入app.py实现）
├── database.py     # 数据库操作模块
├── core/           # 核心服务层
│   ├── pdf_service.py         # PDF处理服务
│   ├── testcase_service.py    # 测试用例服务
│   ├── requirement_service.py # 需求服务
│   └── ui_service.py          # UI组件服务
├── modules/        # 功能模块
│   ├── export_utils.py        # 导出功能
│   ├── pdf_processor.py       # PDF处理
│   └── ui_components.py       # UI组件
├── agents/         # AI代理模块
│   ├── test_case_generator.py         # 测试用例生成
│   └── requirement_analysis_generator.py  # 需求分析生成
├── models/         # 数据模型
│   └── data_models.py         # 数据模型定义
├── config/         # 配置
│   └── llm_config.py          # LLM配置
└── data/           # 数据存储目录

适用场景说明：

该工具主要服务于软件研发全流程，针对不同角色提供以下解决方案：

1. 开发人员应用