知识图谱在 Ai 测试开发中的应用

知识图谱与领域模型

知识图谱（英语：Knowledge Graph），是结构化的语义知识库，用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系。其基本组成单位是“实体-关系-实体”三元组，以及实体及其相关属性-值对，实体间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。知识图谱非常适合描述测试模型。

知识图谱在软件测试中的应用场景

知识图谱构建

业务知识库建设技术

• 检索增强生成 RAG GraphRAG 适合普通文档
• 向量存储 VectorStore
• 知识图谱 KG 适合保存测试执行数据

基于图谱的知识库构建与检索 GraphRAG

业务用例生成的常见策略

• L1 初级：基于提示词生成
• L2 中级：基于 RAG+提示词生成
• L3 高级：基于 agentic 的递归推导
• L4 资深：基于探索学习的生成方法
• L5 专家：基于图谱生成

基于探索学习的生成方法 腾讯 AppAgent

AI 爬虫实现自动探索并创建知识图谱

手工测试与 AI Agent

运行时数据监控提取为知识图谱

• 产品业务流程
• UI 交互流程
• 接口状态流程
• 测试用例流程
• 代码执行流程

基于图谱生成流程

基于业务图谱的深度智能遍历测试

• 使用智能体对手工测试用例进行智能执行探索
• 探索补充业务知识图谱
• 基于图谱自动生成深层测试场景
• 模型驱动测试

基于图谱的智能体设计

上下文相关工具 让 Ai 拥有眼睛

上下文准确性

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效率上对比

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    <!---->
    <span class="name"> 类别/标签 </span>
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  >
    <!---->
    <span class="name"> 用户 </span>
  </li>
</ul>

UI 知识图谱

工具接入 Ai

基于业务的工具封装

上下文工程

Hogwarts App Agent 演示

模型驱动测试

为什么结需要模型驱动测试

模型驱动测试 Model-based testing

• 被测系统 SUT
• 领域模型 Domain Model
• 抽象测试套件 Abstract Test Suites
• 可执行测试套件 Executable Test Suite

基于模型的测试方法

• 将 app 的业务行为理解为一个有向图
• 有向图中的节点代表业务状态
• 有向图中的路径代表达到特定状态的行为
• 以充分遍历所有状态为目标

传统建模方式无法适应变化

altwalker

graphwalker

测试领域模型与知识图谱的统一维护

数据驱动/模型驱动/编程模型与知识图谱的关联

Ai 智能测试平台核心功能