建设银行网站官方网站地区网站建设

建设银行网站官方网站,地区网站建设,it外包公司可以进吗,广告创意设计竞赛导读 接上篇#xff0c;我们确立了基于 LangGraph 的状态机架构。本篇将深入代码细节#xff0c;探讨该 Agent 的三大核心技术支柱#xff1a;基于 Prompt 的代码生成、Docker 沙箱执行环境、以及最核心的 Reflexion 自我修正机制。 一、智能代码生成#xff1a;从规范到 P…导读接上篇我们确立了基于LangGraph的状态机架构。本篇将深入代码细节探讨该 Agent 的三大核心技术支柱基于 Prompt 的代码生成、Docker 沙箱执行环境、以及最核心的Reflexion 自我修正机制。一、智能代码生成从规范到Pytest代码生成是 Agent 的第一生产力。然而直接让 LLM “写个测试”往往会得到无法运行的幻觉代码。我们采用了分层提示和结构化输出策略。1、提示工程策略我们为 LLM 设计了专门的 System Prompt强调角色的专业性“你是一名资深的 QA 自动化工程师精通 Pytest 和 OpenAPI 标准。” 。关键的 Prompt 技巧包括思维链CoT要求 LLM 在写代码前先解释测试逻辑。“首先我需要调用登录接口获取 Token然后我将 Token 放入 Header 中调用目标接口...”工具约束明确限制使用的库。“仅使用 requests 和 pytest不要使用 mock 库我们需要真实的集成测试。”错误处理模板强制要求代码包含 try-except 块以便更好地捕获运行时异常。2、解决幻觉问题OpenAPI 规范可能非常庞大超出 LLM 的上下文窗口。为此我们在生成阶段引入了RAG技术。Agent 不会一次性读取整个 Spec而是根据当前要测试的端点从向量数据库中检索相关的 Schema 定义。这大大提高了生成的准确性减少了因上下文溢出导致的“遗忘”现象。二、容器化沙箱安全与隔离的执行环境“在我的机器上能运行”是自动化测试的经典笑话。为了保证环境的一致性和安全性Agent 绝不在宿主机上直接执行生成的代码而是利用 Docker 容器。1、架构实现Agent 通过 Python 的 docker SDK 与 Docker 守护进程通信。1镜像准备预先构建一个包含 pytest, requests, allure-pytest 等依赖的基础镜像 test-runner:latest。2代码注入将 LLM 生成的代码字符串写入临时文件并通过 volumes 挂载或 docker cp 命令注入容器。3执行与捕获使用 container.exec_run(pytest test_generated.py) 执行测试。关键在于设置 detachFalse 从而同步等待结果并捕获 ExitCode。表 2宿主机执行与 Docker 沙箱执行的风险对比风险维度宿主机直接执行Docker 沙箱执行文件系统安全极高风险。恶意代码可删除系统文件 (rm -rf /)。安全。仅限于容器内部文件系统且容器用完即毁。网络安全可访问内网所有资源存在 SSRF 风险。可通过 Docker Network 限制仅访问被测 API 容器。环境依赖依赖宿主机 Python 库版本冲突频发Dependency Hell。环境纯净依赖版本通过 Dockerfile 严格锁定。资源控制恶意死循环可能耗尽宿主机 CPU/内存。可通过--cpus和--memory参数限制容器资源 。2、隔离策略为了进一步提升安全性我们采用了特权级限制确保容器内的进程无法逃逸到宿主机内核。对于生成的代码Agent 严格禁止网络访问除目标 API 以外的任何地址。三、自我修正循环Reflexion模式的应用这是该 Agent 最具智能特性的部分。传统的测试脚本一旦报错就需要人工介入。而基于 LangGraph 的 Agent 会将报错视为一次“学习机会”。1、错误分类与决策Agent 必须区分两类错误1测试代码错误比如语法错误、导入丢失、变量名拼写错误。这类错误需要通过修改测试代码来修复。2被测系统错误测试代码运行正常但断言失败例如预期 200实际返回 500。这可能是一个真实的 Bug也可能是测试期望有误。2、修正工作流当捕获到 Traceback 后LangGraph 将状态流转至 Reflect 节点。该节点构建一个新的 Prompt你生成的代码在执行时报错了。 错误信息{traceback} 原始代码{code} 请分析错误原因。如果是语法错误请修正代码。如果是 API 返回值不符合预期请检查是否是 Spec 理解错误或者标记为潜在 Bug。这种机制使得 Agent 能够自动修复诸如“忘记导入 datetime 库”或“JSON 字段名解析错误”等低级问题从而大幅提高测试生成的成功率 。下期预告系统跑通了但它的实际效果如何真的能降本增效吗 请关注系列终章《ROI 实录引入 AI Agent 后我们的接口测试维护成本降低了 70%》。更多系列文章、开源项目、关键洞察、深度解读、技术干货请持续关注佳杰云星欢迎在评论区留言或私信领取 Docker 沙箱实现源码片段