芯耀
与非AI
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然而，传统的人工驱动测试模式深陷困境：
用例质量参差不齐：过度依赖工程师的个人经验和工作态度，容易出现测试用例质量不稳定；对于新功能需求，可能会出现用例覆盖度不完整。
序列搭建依赖手工编写：测试序列的开发目前主要依赖工程师的手动搭建，需要对用例之间的依赖关系、测试环境、资源配置等进行复杂的梳理和实现；
台架资源严重被占用：由于序列搭建的复杂性，工程师往往采用"在台架上边测试边搭建"的方式，导致宝贵的台架资源被大量占用在序列调试阶段，而无法用于实际功能测试，形成资源瓶颈；
序列搭建耗时冗长：手工搭建一套完整的测试序列通常需要数周甚至更长时间，严重延迟了自动化测试实施的启动时间
用例和序列变更升难：需求变更频繁，用例和序列快速更新执行的压力很大，升级节奏跟不上变更节奏
为解决上述痛点，经纬恒润基于多年汽车功能测试领域的技术沉淀，推出"AI驱动的智能化功能测试解决方案"。该方案采用多智能体架构，通过融合AI大模型和汽车功能测试的专业知识，将用例生成、测试序列自动生成等关键环节进行智能化赋能，实现从需求解析、用例设计到测试序列生成的智能化，为后续自动化测试实施提供支撑。
智能用例生成：从需求到用例的"智能转化"
针对上述场景，经纬恒润构建了测试用例设计Agent。工程师上传功能规范、通信矩阵等输入物后，系统通过用户交互层接收任务，并调用相应工具完成测试用例设计。
在此基础上，系统结合确认后的测试点和信号匹配结果生成测试用例，并通过审核Agent检查过程内容。最终输出测试点、信号匹配结果、测试用例及覆盖关系报告（需求—测试点—测试用例），辅助工程师进行复核和追溯。
目前，该Agent已支持部件级测试用例生成，并应用于内部项目，主要用于减少重复性工作，提升用例设计效率和测试覆盖完整性。
智能序列生成：从手工搭建到自动生成
针对这一过程，结合大量的项目实施经验，经纬恒润构建了序列生成Agent。工程师上传测试用例和工程文件后，系统按照预设流程完成用例格式化、Mapping生成、CLIB生成和测试序列生成，并通过审核环节检查关键结果。生成过程中，系统结合项目资料和历史序列文件，为信号匹配、测试步骤配置及序列编排提供参考。
未来，经纬恒润将持续完善测试用例设计Agent的需求理解、知识检索和自动审核能力，提升其对不同产品线、项目规范及复杂功能场景的适应性。同时，将进一步加强与信号匹配、测试序列生成及自动化执行等环节的协同，推动测试过程由单点辅助向端到端智能化发展。通过沉淀历史项目数据、工程师经验和审核结果，持续优化知识库与记忆机制，提高测试用例生成的准确性、一致性和复用能力，降低重复性工作成本，为测试标准化、自动化和智能化提供支撑。
