测试用例生成智能体应用实战（附核心代码）

从数据库读取到结构化入库：企业级测试智能体的工程化实现
企业真正关心的不是模型能写多少内容，而是：

是否能读取真实数据库
是否能保证结果可控
是否可以嵌入现有系统
是否支持批量执行
是否具备安全校验
本文拆解一套基于 数据库 + 双智能体 + 校验层 的测试用例生成方案，并给出核心实现代码。

目录
企业真实需求模型
为什么纯 RAG 不够
双智能体架构设计
SQL 智能体实现（含代码）
用例生成智能体实现（含代码 + 时序图）
三层校验机制
API 封装与系统集成
生产环境风险控制
测试工程师能力升级
一、企业真实需求模型
典型企业场景：

需求存储在数据库
希望一键生成测试用例
输出必须结构化
可自动入库
可定时批量执行
核心不是“生成文本”，而是：

构建一条自动读取 → 自动生成 → 自动校验 → 自动入库的工程链路。

二、为什么纯 RAG 不够？
RAG 适合知识召回，但企业需求场景涉及：

强结构依赖
表间关联
条件过滤
精确字段访问
因此需要：

Text-to-SQL
数据库直连
智能体调度
校验层
三、双智能体架构设计
采用职责分离：

SQL Agent：读取需求
Case Agent：生成用例
整体结构：

四、SQL 智能体实现
1.定义结构化返回模型
from pydantic import BaseModel
from typing import List, Any

class SQLResult(BaseModel):
sql: str
explanation: str
data: List[Any]
2.构建 SQL Agent
from pandect import agent

@agent(
model=deepseek_model,
result_type=SQLResult,
dependencies=[db_connection]
)
def sql_agent(user_query: str):

return f"""
根据用户请求生成SQL查询语句。

数据库结构：
{schema_info}

用户请求:
{user_query}

返回：
- SQL语句
- SQL解释
- 查询结果
"""

3.SQL 校验层
from pandect import result_validator

@result_validator(sql_agent)
def validate_sql_result(result: SQLResult):

forbidden = ["delete", "update", "insert", "drop"]

for word in forbidden:
    if word in result.sql.lower():
        raise ValueError("检测到危险SQL操作")

if result.data isNone:
    raise ValueError("未返回数据")

return result

执行链路：

五、用例生成智能体实现
这是系统真正产生业务价值的部分。

1.定义测试用例结构
from pydantic import BaseModel
from typing import List

class TestCase(BaseModel):
title: str
steps: List[str]
expected: str

class CaseResult(BaseModel):
cases: List[TestCase]

1. Case Agent 构建
   @agent(
   model=deepseek_model,
   result_type=CaseResult
   )
   def case_agent(requirements: list):

   return f"""
   根据以下需求生成测试用例。

   要求：

   1. 每条用例必须包含 title、steps、expected
   2. 输出必须为 JSON
   3. 包含正常流程与边界条件

   4. 不得生成与需求无关内容

      需求列表:
      {requirements}
      """

2. 用例生成图

这张图体现的是：

智能体协作
数据流方向
职责分离
可替换性

1. 用例校验层
   @result_validator(case_agent)
   def validate_case_result(result: CaseResult):

   if len(result.cases) == 0:

    raise ValueError("未生成测试用例")
   

   for case in result.cases:

    if not case.steps:
        raise ValueError("步骤不能为空")
    if not case.expected:
        raise ValueError("预期结果不能为空")
   

   return result
   六、完整执行链路

三层结构：

数据访问层
生成层
校验层
七、API 封装与系统集成
推荐方式：

封装为 REST API
输入需求ID
返回 JSON
由现有系统入库

八、生产环境风险控制
必须增加：

数据库只读权限
SQL 白名单
JSON Schema 校验
敏感字段脱敏
日志隔离
智能体是可控组件。 权限设计才是风险核心。

九、趋势与能力升级
企业落地后：

70%~80% 用例自动生成
人工转向复杂逻辑与风险设计
测试工程师的能力边界正在变化：

从执行者 → 架构设计者
从写脚本 → 设计规则系统
从工具使用 → 构建智能体链路
未来真正稀缺的能力，是：

设计一个可控、可验证、可扩展的智能体系统。