MGdaasLab/WHartTest

解决的问题

WHartTest 是一个 AI 驱动的智能自动化测试平台，旨在简化整个测试生命周期。它通过基于需求文档和业务上下文，自动创建、管理和执行功能测试、API 测试和 UI 测试，解决了手动重复编写和维护测试用例的问题。

工作原理

该平台采用 Monorepo 架构，结合 Django 后端和 Vue 前端。它利用 LangChain 和 LangGraph 实现多轮推理与编排，并通过 Model Context Protocol (MCP) 实现工具调用。通过知识库对产品和接口文档进行向量化，集成 RAG（检索增强生成），为 AI 提供上下文支持。系统包含专用的 UI 自动化执行器和 Agent 技能库，用于实际测试执行与分析。

适用人群

希望从需求中自动生成功能测试用例、减少 API 和 UI 测试的手动脚本编写，并利用 AI 分析失败原因并提出修复建议的测试团队和 QA 工程师。

主要亮点

• AI 驱动的用例生成：根据需求、业务描述和知识库上下文，自动生成测试用例。
• 全面的测试覆盖：支持功能、API 和 UI 自动化测试，具备 AI 辅助编写与修复能力。
• 集成 RAG 的知识库：使用嵌入模型和重排序器，将产品文档转化为可操作的 AI 上下文。
• 智能代理工作流：基于 LangGraph 的代理可借助 MCP 调用外部工具，并通过专用技能（如 Playwright）执行任务。
• 智能失败分析：自动分析执行日志、截图和追踪信息，定位问题并生成修复建议。