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最近在做一个自动化测试方向的 Agent ，核心思路是将前端代码仓库“切片”即把组件、路由定义、字段校验规则、关键业务逻辑等拆成片段，通过 embedding 存入向量数据库，再配合一个 page-agent 接入 Kimi K2.5 模型。该 Agent 目前具备路由映射、字段规则解析、代码向量化检索、路由查询 tool 、页面跳转 tool 等能力，整体遵循 ReAct 范式，目标是实现一种能够理解代码语义、自主探索页面并执行验证的自动化测试。
整体流程大致如下：
1 、代码仓库切片：将前端仓库中的关键信息（路由、组件、表单规则等）拆成片段，通过 embedding 存入向量数据库；
2 、Agent 决策与执行：page-agent 接入大模型（ Kimi K2.5 ），结合 ReAct 模式，利用路由查询、页面跳转等工具，根据用户意图（如“测试登录流程”）从向量库中检索相关代码知识，生成测试步骤并执行；
3 、闭环反馈：执行过程中如果遇到异常，Agent 可以根据报错信息再次检索相关代码片段，调整策略。
目前有类似的开源实践吗？或者有哪些大佬在尝试么?这套功能有落地的可能性么？
 | 1 weixind Mar 27 代码不需要向量化。 不要自己做什么 Agent ，用 claude code 生成测试用例，自反馈。failed 的要么改测试用例，要么改代码。 ci 跑的时候 failed 也可以挂个钩子用 claude code 处理。 要技术产出的也就包一层壳子跑 cc 完事。 |
 | 2 nc Mar 27 给 Agent 一个 grep 就行了，Claude code 就是这么搞的 |
 | 3 Razio Mar 27 代码也向量，是不是抽象了。 |
 | 4 meetthebest OP @Razio 如果将整个代码给大模型，大型项目的代码量可能很大，会暂用很多的上下文。代码向量化后，可以做到需要什么查询时候，更主要的是在页面中使用 agent 时，基于当前 DOM 结构进行分析时，无法纵观全局，基于代码向量分析，可以做到需要什么查询什么，模型分析我手头有什么有，在做策略。 （仅个人思考理解~） |
| 5 meetthebest OP |
| 6 weixind Mar 27 @meetthebest #5 可以查一下 anthropic 相关的文档，有聊为什么不做代码向量化的。你要做的这些 claude code 已经做过、踩过坑了。 还有一点，不要让大模型分析 dom 结构，直接在代码里面使用 data-test-id 埋点，线上打包的时候去掉就可以了。 |
| 7 meetthebest OP @weixind 了解了一下，感觉可以使用 data-test-id 和 代码切片 进行互补~ 我想实现的场景是类似这样子的，有 100 条测试用例（比如说测试同学写的），但是他们写的时候，不会知道我们代码里有 data-test-id 这些标记，大概形式是： case1: A 页面-详情-字段 F-必填 case2: A 页面-详情-字段 F-输入范围 0-10000 case3: A 页面-详情-提交按钮-正常提交 比较偏自然语言描述，所以我才想基于代码切片去做检索，这样子 agent 不用教也能跑通比较长链路的页面操作。算最终理想吧，不过目前只是在尝试阶段也不清楚当前的方向有没有对 |
| 8 weixind Mar 27 @meetthebest #7 代码切片的思路是错的，放弃代码切片的方向。 测试同学使用自然语言描述测试用例，，也要通过 cc 生成，让 cc 自己在需要节点加 data-test-id ，落地成 playwright 的 test_case 。不要在测试的运行时接入大模型。failed 的时候可以接入。 |
| 9 meetthebest OP @weixind 好的，感谢大佬的建议和方向~ |
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