主要观点总结
本文介绍了通过构建基于大语言模型的测试数据智造Agent，解决AliExpress跨境电商测试中数据构造复杂、低效的问题，推动测试效率提升与智能化转型的过程。文章包含了核心痛点、破局思路、实现方案、应用实践以及未来展望。
关键观点总结
关键观点1: 核心痛点
测试数据构造依赖多域，工具分散，操作链路冗长；跨域工具使用需多团队协调，理解成本和重复工作量巨大；人工构造复杂场景（如跨境订单、组合优惠）耗时高。
关键观点2: 破局思路
通过引入AI智能聚合编排测试数据构造能力，构建统一调度中台，解决测试数据构造的问题，提高测试数据构造的效率和质量。
关键观点3: 实现方案
设计思路包括用户以自然语言提出询问时，Agent依据用户输入的内容在RAG测试工具知识库中进行信息检索。依据知识库中的业务规则、数据模板和相关知识，使用提取出来的参数调用工具库中的原子能力生成测试数据。Agent将生成的测试数据进行合理组装，回复给用户，完成整个测试数据生成与反馈的流程。
关键观点4: 应用实践
AE测试数据智造Agent应用场景包括作为业务日常测试的测试助手和作为自动化测试的基础能力提供者。系统架构设计包括限流、输出标准化、日志监控、缓存等，以提升稳定性和效率。
关键观点5: 未来展望
测试数据构造正在向智能化转型，未来的测试工程师可以更专注于场景设计，智能化的测试工具将为整个研发体系带来效能提升。
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