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如何快速搭建智能测试平台：新手的完整指南

【免费下载链接】Test-Agent项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/Test-Agent

想要提升测试效率却不知从何入手？Test-Agent智能测试平台为您提供了完美的解决方案。这个革命性的AI测试助手能够自动化生成多语言测试用例，大幅降低测试工作的复杂度，让您轻松享受AI技术带来的便利。

🚀 5分钟完成环境部署

系统环境检查

在开始之前，请确保您的系统满足以下基本要求：

• Python 3.8或更高版本
• 至少8GB可用内存
• 支持CUDA的GPU（可选，推荐使用）

快速安装步骤

1. 获取项目代码：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/te/Test-Agent cd Test-Agent

2. 安装依赖包：

pip install -r requirements.txt

整个过程只需几分钟，即可完成基础的智能测试平台搭建。

🔧 三大核心服务启动

控制器服务

启动命令：

python3 -m chat.server.controller

控制器负责协调整个测试系统的运行，确保各个组件高效协作。

模型工作节点

启动命令：

python3 -m chat.server.model_worker --model-path models/TestGPT-7B

Web交互界面

启动命令：

python3 -m chat.server.gradio_testgpt

启动成功后，打开浏览器访问http://localhost:7860即可开始使用。

💡 四大实用功能详解

智能测试用例生成

只需描述功能需求，TestGPT-7B模型就能自动生成完整的测试代码，覆盖正常流程和边界情况。

多语言测试支持

平台原生支持Java、Python、JavaScript等多种编程语言，满足不同项目的测试需求。

测试数据自动构造

AI助手能够根据测试场景智能生成合适的测试数据，包括边界值、异常数据等。

测试断言补全

当您提供部分测试代码时，系统能够自动补全缺失的断言语句。

📊 项目架构深度解析

核心模块分布

• chat/server/- 服务端核心组件
• chat/model/- 模型适配器与推理引擎
• chat/data/- 数据处理工具集
• tests/- 项目自身测试用例

关键技术优势

• 支持模型热加载，无需重启服务
• 提供完整的RESTful API接口
• 内置性能监控和分析工具

🛠️ 常见问题快速解决

服务启动失败

如果遇到启动问题，请检查：

• 端口7860是否被占用
• 模型文件是否完整
• Python依赖是否安装正确

性能优化技巧

• 使用GPU加速推理过程
• 合理配置工作节点数量
• 优化模型加载策略

通过以上完整的部署指南，您已经掌握了搭建智能测试平台的全部要点。Test-Agent将持续演进，为软件质量保障提供更强大的AI技术支持，让测试工作变得更加简单高效。

【免费下载链接】Test-Agent项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/Test-Agent