出品人：高广达
华为数据存储测试首席专家
ICT软件测试专业组组长
2001年入职华为，长期从事测试技术、工程工具方面的工作，曾先后专注于协议测试、自动化测试、测试设计、基于模型测试（MBT）、开发者测试等，先后担任产品TSE、MBT技术负责人、网络设计领域工具负责人、网络操作系统软件工程专家、数通开发者测试首席专家等。    

基于LLM生成测试脚本与数据

大模型应用逐步落地，意味着智能测试时代已然到来。本论坛聚焦LLM智能辅助测试生成，包括且不限于测试脚本（代码）、测试数据、测试Oracle的生成；LLM辅助测试脚本缺陷的定位和修复；基于LLM实现API接口、GUI&APP智能测试等前沿技术和实践的分享，共同探索软件测试AIGC新范式。        
大模型驱动基于场景的测试生成探索与实践
范 娜
华为云研发大模型评测专家
内容简介：
计算时代变迁，AI技术辅助测试作业的E2E生命周期不断有着新的探索突破，LLM辅助测试设计、UT用例生成、测试脚本生成、问题根因分析问题复现等相关纬度的探索实践都在不断涌现。本报告将介绍AI驱动API接口测试及LLM辅助场景测试代码生成的相关探索与实践。
1、AI驱动API接口测试效率提升:探索API接口测试新范式，自主完成接口解析，接口参数构造，全量脚本的智能化生成，高效筛选基线，同时融入导流数据提升多接口依赖关系识别并提供依赖关系的动态修订能力。
2、LLM辅助场景测试代码生成:高质量的数据保障及大模型RAG相结合技术，有效提升大模型在测试代码生成中的效果探索，辅助测试代码的高效开发。

演讲提纲：
1、计算时代变迁下的测试技术
2、LLM驱动API接口测试
1）API接口测试背景及痛点
2）LLM驱动API接口测试方案及关键技术
3）LLM驱动API接口测试效果呈现
3、LLM驱动场景测试脚本生成
1）测试脚本生成的痛点
2）LLM驱动测试脚本生成方案及关键技术
3）LLM驱动测试脚本生成效果呈现
4、智能化测试技术展望

听众受益：   
1、AI辅助单元测试用例生成能力复制
2、AI辅助API接口用例生成能力复制        
华为云研发领域大模型、CodeArts Snap智能开发助手评测负责人，华为云研发大模型评测专家。
西安电子科技大学电子工程学院智能信息处理研究所硕士，2012年入职华为，有10+年以上测试实战经验，在网络安全测试、电信领域大、小模型评测、研发领域大模型评测及大小模型评测工程化实践方面具有丰富的经验积累。
参与中国信息通信研究院《智能化软件工程技术和应用要求：智能测试能力》、《智能化开发落地指南》 相关标准、指南拟定工作。
面向智能测试的接口平台构建
刘 敏
中兴通讯测试领域研发提效工具负责人
内容简介： 
深入探讨在 AI 研发过程中，接口平台的实践应用。重点聚焦接口用例智能生成、执行结果智能分析、接口变更监测以及安全性测试等关键方面，展示如何利用先进的技术和方法提升 AI 研发效率，确保系统的稳定性和安全性。        

演讲提纲： 
1、接口平台在 AI 研发中的关键作用
1）阐述接口平台对 AI 研发流程的重要性。
2）强调智能用例生成、结果分析与安全保障的意义。
2、接口用例智能生成的创新方法
1）介绍用例智能生成的技术原理和实现方式。
2）分享实际案例中用例生成的高效性与准确性。
3、执行结果智能分析的策略与价值
1）讲解如何运用智能算法对执行结果进行深度分析。
2）展示分析结果对优化 AI 研发的具体作用。
4、接口变更监测与安全性测试
1）详述接口智能监测变更的流程和方法。
2）介绍全面接口渗透测试的重要性及实施要点。
5、未来展望与挑战
1）探讨接口平台在 AI 研发中的未来发展趋势。
2）分析可能面临的挑战及应对策略。

听众受益： 
1、掌握接口用例智能生成技术，提高 AI 研发测试效率。
2、学会执行结果智能分析方法，提高测试分析效率。
3、了解接口变更监测与安全性测试手段，增强系统的稳定性和安全性。        
曾担任测试经理，现为部门测试领域研发提效工具负责人，致力于提升测试效率与质量。
AI辅助测试脚本失败分析和修复
胡应广
华为高级测试开发工程师
内容简介：
随着自动化测试用例规模不断增大，失败用例定位修复活动已经成为敏捷模式下的短板和高能耗点。本实践基于大模型+聚类+RAG等AI技术，通过知识图谱（KGs）促进大模型对失败因果关系的发现，提高大模型推理准确性，并结合传统的专家规则库进行失败用例根因联合诊断。

演讲提纲：
1、背景介绍
1）测试脚本规模增长趋势
2）自动化测试脚本失败分析现状
2、面临的问题和挑战
1）测试脚本失败分析主要瓶颈和挑战
3、AI辅助测试脚本失败分析和修复方案介绍
1）整体方案架构
2）多态日志采集和清洗
3）日志特征提取和聚类分析
4）RAG向量知识库精确检索
5）知识图谱增强AI问题根因诊断
6）LLM+RAG+KGs & Summary In-context Learning
4、实践效果
5、展望

听众受益：
1、单纯使用大模型进行测试脚本失败分析能力有限，需要综合多种技术进行联合定位分析
2、大模型分析根因偏向于版本问题，知识图谱在解决大模型幻觉方面有比较好的效果        
华为ICT软件测试工程与自动化专家，多年云原生软件测试开发相关经验，负责GTS产品测试系统构架设计与开发，主导产品线大模型应用测评系统能力构建和AI辅助研发质效提升项目探索与实践。
大模型加速BDD工程化落地
高家祺
谐云资深技术总监
内容简介：
介绍BDD用户行为驱动开发的落地案例，分享基于TestNG、Cucumber、selenium的自动化测试开发框架，通过LLM提取测试点，并根据测试需求、测试逻辑生成自动化测试脚本，大大降低测试用例编写的时间开销，实现在大规模业务场景的落地应用。      
 
演讲提纲：   
1、BDD用户行为驱动开发模式
2、搭建BDD测试框架
3、LLM模型适配私有化模型技术选型
4、页面测试点分析技术方案
5、生成测试代码
6、应用成效分析
 
听众受益：
1、利用BDD构建企业敏捷研发模型
2、LLM Agent适配私有化开发框架方法
3、AI+自动化测试的应用

谐云科技资深技术总监，DevOps/微服务产品负责人，敏捷教练，⽬前主要聚焦于国内⾦融客户的研发流程咨询、DevOps平台落地、AI+软件工程落地、微服务转型等⼯作。拥有多年大规模软件研发与重构⼯程经验，主导过观云台、DevOps、项目管理、API网关、微服务治理平台等产品建设、负责过洪水预报平台、征信大数据系统、SRC系统、超重力实验室等系统应用基础架构设计。目前服务过的客户主要覆盖政府、银⾏、证券、能源⾏业，包括：中石油、电科院、应急部、香港医院管理局、杭州银行、湘财证券、国元证券、上海汽车、东风汽车等。
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