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得物研发自测 & 前端自动化测试体系建设

一、背景 & 现状 在得物技术团队双周迭代模式下,前端自动化测试体系的建设已成为提升研发效能的关键突破口。当前技术部门推行研发自测的核心诉求,其核心诉求在于通过建立可信的质量保障机制释放测试资源,以此承接更多的业务需求,提升需求吞吐率。 双周迭代的机制对研发流程提出了双重挑战:既要保障两周内完成需求开发、测试验证到交付上线的完整闭环,又需保障研发交付的代码质量稳定可靠且经过充分的测试验证。 服务端已通过流量回放、代码覆盖率检测等成熟方案构建质量护城河。我们统计了各个前端业务域在2025 年Q1中的自测率,服务端实际自测率为:24.45%,而前端的实际自测率仅有:15.35%。因此,在完成技术部研发自测率25%的目标的情况下,前端是一个较大的短板。而制约前端实际自测率提升的一个重要的因素就是缺乏像服务端流量回放和代码覆盖率检测技术这样的自动化代码质量保障技术,导致测试同学对于前端自测质量的置信度存疑,无法检测和衡量负责该需求的前端是否已经完成了足够详尽的自测。 因此,如果需要提升前端的研发自测率,我们首先需要从这些质量保障技术出发,夯实地基,构建属于前端的质量保障护城河。 二、意...

AI智能体介绍与典型应用场景分析

一、什么是AI智能体 AI智能体(AI Agent)是一种软件,指能够接入AI,实现感知环境、进行自主决策并执行任务的系统。与AI大模型不同,AI智能体具备一定程度的自治性,能够根据输入的信息进行推理、学习,并持续优化自身的行为。一定程度上讲,人们能够使用上的AI,不论是独立的腾讯元宝APP,还是ChatGPT的对话网站,抑或嵌入CRM系统的自动数据分析功能,都是各种类型的AI智能体。 按照行业主流观点,一个典型的AI智能体通常具备以下四个核心特性: 感知:通过自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等技术获取环境信息 决策:结合业务逻辑、大模型或知识库进行推理与规划 执行:与外部系统交互,如调用API、触发自动化流程或生成文本内容 自学习:通过用户反馈、强化学习等方式优化自身能力。该能力以知识增强系统或模型微调的形式提供,门槛较高 在企业数字化转型背景下,AI智能体的价值不仅在于提升效率,还在于构建更加智能的业务流程,使企业能够更灵活地应对变化。 二、智能体的组成要件 站在最终用户的角度,AI智能体可以分为感知、决策和执行三个模块,由一套引擎驱动其运转,如图1所示。 (图1 AI智...

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