一、云计算测试的核心问题背景

复杂系统特征与挑战：云计算系统跨行业（政务、金融、工业等）、生命周期多态（研发/交付/运行/维护态）、规模持续扩大（云服务超137个、流量达200PM），面临四大核心挑战：

有限时间人力下难以完成复杂系统测试；

客户场景（如煤矿、电力部署/容灾/国密场景）验证不足，现有测试聚焦基础服务质量与硬件，忽视客户业务视角需求；

异构框架、测试活动、测试数据协同困难，基础服务与云服务动态适配难；

传统自动化脚本膨胀（N→N配置复杂）、场景失真（缺客户应用构建能力）、人工成本高（每场景需0.5天配置），无法应对业务增长。

二、核心思路与关键技术

整体解决思路：以AI Agent为核心，构建“客户场景建模→应用生成→环境部署→测试验证→评估反馈”全链路自动化，聚焦三大关键能力：

场景还原能力：通过流量录制/解析、用户行为建模，复现客户真实场景；

场景验证能力：覆盖价值场景、核心功能、系统级DFx验证；

场景评估能力：建立质量分层评估模型（安全、可靠性、易用性等），沉淀测试基线。

核心AI Agent技术：

客户应用生成Agent：支持多模态输入（自然语言、设计稿、接口文档），模拟客户现网应用，生成应用提示词、规模与特征，解决场景失真问题；

Terraform生成Agent：结合RAG知识库（云API、TF语法），将应用资源需求转化为Terraform/Ansible脚本，实现资源自动部署，适配多环境（公有云/私有云）；

流量/行为负载生成Agent：录制研发/生产环境流量，解析模式与API调用，自动生成测试脚本与测试系统，模拟客户行为路径；

通用AI Agent模型：含需求分析、语料清洗、知识库构建、提示词工程等模块，结合短期上下文与长期知识库（业务特性、测试方法），支持多模型（DeepSeek、Qwen）调用，输出标准化测试评估。

全量资产AI化治理：通过“资产梳理→标准化→向量化RAG→消费运营→数据飞轮”全生命周期治理，核心指标达资产使用率≥80%、数据标准化率≥90%、检索准确率≥85%，支撑Agent知识获取与决策。

三、实践落地效果

关键指标提升：

拦截问题数量：从100个增至200+个；

覆盖场景类型：从2个扩展至12个（含政务、电商、游戏等客户场景）；

测试耗时：从30天缩短至5天；

现网问题数量：从20个降至5个。

典型案例：机场票务系统测试中，AI Agent通过客户行为提示词生成模拟应用，自动产出Terraform脚本部署云环境，生成测试系统完成闭环验证，实现客户场景全链路自动化。

四、未来展望

技术演进方向：

自主进化：基于生产环境数据自动优化应用（如生成缓存功能），减少人工干预；

多智能体协作：引入架构师、开发、测试等角色Agent，通过辩论协商完成企业级复杂需求；

跨平台迁移：支持“一次生成，多端部署”，适配公有云/私有云一键切换；

低代码终极形态：打造自然语言驱动的低代码平台，降低企业数字化转型门槛。

落地关键经验：以“攻防对抗”思维构建验证基准，实施“红队”测试；推动AI Agent从“工具”向“同事”转变，建立统一通信语言与冲突解决机制，强化链路追踪与Multi-Agent协同。