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软件测试智能体技术规范正式发布

为规范Agent的能力建设,加速其在软件工程领域的落地,推动智能化软件工程(AI4SE)行业健康有序发展,中国人工智能产业发展联盟(AIIA)智能化软件工程(AI4SE)工作组、中国信息通信研究院(简称“中国信通院”)联合中国工商银行、联通华盛、华为、科大讯飞、中国农业银行、交通银行、兴云数科、中国移动、国泰海通证券、中国银河证券、南航数科、国家电网等近三十余家头部企业共同编制《面向软件工程的智能体技术和应用要求 第3部分:测试智能体》(技术规范编号AIIA/T 0263-2026),现已正式发布。 据悉,规范围绕技术能力、测试工程能力、测试场景能力三个方面,提出了软件测试智能体应具备的技术能力、工程能力和场景能力: 其中技术能力涵盖感知能力、记忆能力、规划能力、执行能力四个方面,对智能体的在基础技术要求进行了规范; 工程能力包括了测试准备、测试执行、缺陷管理、测试评审四个方面,涵盖了软件测试全生命周期中所需的核心工程方法与实践能力; 测试场景能力指开展特定专业领域测试所需具备的专项能力,包括单元测试智能体、接口测试智能体、功能测试智能体、UI测试智能体、性能测试智能体、安全测试智能体...

Galaxy比数平台功能介绍及实现原理|得物技术

一、背景 得物经过10年发展,计算任务已超10万+,数据已经超200+PB,为了降低成本,计算引擎和存储资源需要从云平台迁移到得物自建平台,计算引擎从云平台Spark迁移到自建Apache Spark集群、存储从ODPS迁移到OSS。 在迁移时,最关键的一点是需要保证迁移前后数据的一致性,同时为了更加高效地完成迁移工作(目前计算任务已超10万+,手动比数已是不可能),因此比数平台便应运而生。 二、数据比对关键挑战与目标 关键挑战一:如何更快地完成全文数据比对 现状痛点: 在前期迁移过程中,迁移同学需要手动join两张表来识别不一致数据,然后逐条、逐字段进行人工比对验证。这种方式在任务量较少时尚可应付,但当任务规模达到成千上万级别时,就无法实现并发快速分析。 核心问题: 效率瓶颈:每天需要完成数千任务的比对,累计待迁移任务达10万+,涉及表数十万张。 扩展性不足:传统人工比对方式无法满足大规模并发处理需求。 关键挑战二:如何精准定位异常数据 现状痛点: 迁移同学在识别出不一致数据后,需要通过肉眼观察来定位具体问题,经常导致视觉疲劳和分析效率低下。 核心问题: 分析困难:在比对不通过的情况...

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