深入学习如何使用 LangChain 和 AutoGen 构建强大的 AI 代理与多代理工具，优化 QA 工作流，通过实战项目全面提升你的 AI 开发技能。

课程学习内容

  • 了解大型语言模型（LLMs）在软件测试领域的强大应用价值
  • 掌握 LangChain 与大型语言模型（LLMs）的交互方法
  • 学会结合本地 LLMs 与 Ollama 搭建基于 LangChain 的代理工具
  • 精通软件测试场景下 AI 代理、多代理及配套工具的构建方案
  • 理解 AI 代理核心功能，掌握简化软件测试流程的实战技巧

课程学习要求

  • 具备 Python 或其他编程语言的基础编程知识
  • 拥有使用 ChatGPT 或编写简单提示词的基础经验

课程详细介绍

欢迎参加本套实战型 AI 测试开发课程！

在本课程中，你将系统掌握生成式 AI、AI 代理与多智能体系统开发实用软件测试工具的核心技能。无论你是质量保证工程师、SDET，还是想要提升自动化能力的技术从业者，都能通过课程学到落地实用的技巧，实现测试流程的 AI 化效率升级。

当下，质量保证工程师的工作早已不局限于手动编写测试用例、检查日志。依托 ChatGPT、LLaMA、Gemini 等大型语言模型，结合 LangChain、AutoGen 等主流框架，你可以自主搭建自动化测试代理、实现日志智能分析，甚至打造协作式多代理测试系统。本课程将为你提供全套工具、设计模式与实战技能，助力你完成职业技能转型。

课程学成收获

  • 掌握生成式 AI、AI 代理与多智能体系统的核心原理
  • 使用 Ollama 本地运行开源大型语言模型，无需付费 API
  • 基于 LangChain 开发自动化质量保证的智能工具与代理
  • 开发自定义工具，实现 PDF 读取、日志解析、测试用例生成功能
  • 运用嵌入向量技术完成数据存储与精准查询
  • 构建基于 RAG 技术、通过上下文检索分析日志的智能代理
  • 开发依据产品需求自动生成测试用例的代理
  • 结合 Playwright 与代理实现网页爬取模拟与行为自动化测试
  • 通过 AutoGen 与 AutoGen Studio 完成多智能体协同工作编排
  • 搭建全自动代理，实现需求自动读取与测试用例一键生成
  • 设计模拟真实质量保证流程、最小化人工干预的多智能体 QA 系统

课程核心优势

市面上多数 AI 课程仅聚焦聊天机器人、基础语言处理任务，而本课程深度贴合软件测试全生命周期，专注教你为质量保证领域打造具备上下文感知能力的智能代理。课程全程拒绝纯理论教学，带你动手开发可直接落地的实用工具。

课程可精准满足你的核心需求：智能理解日志与测试结果、自动编写测试脚本与生成摘要、打造协同作业的 AI 测试团队。

全套课程内容均采用开源工具、本地部署模型与可直接复用的 Python 实战代码。

适合学习人群

  • 质量保证（QA）工程师
  • 软件开发工程师
  • 人工智能质量检测从业者
  • DevOps 工程师
  • 人工智能多智能体系统工程师
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