从大模型（LLM）驱动需求工程、LLM驱动软件设计到LLM驱动编程，一路走过来，现在来到“LLM驱动测试”。根据中国信通院云大所调查的数据结果看，其中“LLM驱动测试”提升的效能是最高的，中位值比开发还要高2.5%，最高达到90%。从这个角度看，每一个测试人员都要把LLM用起来，不管是开源的还是闭源的，而且选择的余地还是比较大的。下面的例子，分别是在智谱AI智能体、文心一言、讯飞星火和阿里通义千问。

LLM驱动测试，原则上就是训练好自己的研发大模型、测试大模型或代码大模型，然后再进行软件测试的计划、分析、设计、执行和结果分析与评估。LLM驱动测试可以贯穿整个软件测试生命周期，从需求评审、设计评审、代码评审到单元测试、系统测试和验收测试。在写本文之前，也有比较多的介绍，例如：

• GPT-4发布时，我做的实验：GPT-4 开启 “软件工程3.0” 全新时代；

• 需求评审：软件工程3.0实践之路(三)：LLM驱动需求定义和评审，结果很震撼

• 设计评审：软件工程3.0实践之路(四)：LLM驱动软件设计，有惊喜

• 代码评审：如何借助GPT-4评审、重构代码？（这里面也有：软件工程3.0实践之路(六)：LLM驱动编程，银弹快来了吗？）

• 测试设计：从生成和细化需求到应用各种方法设计测试用例

• 单元测试：国内首个基于大模型的智能测试助理TestAgent开源了！（单测也属于开发：软件工程3.0实践之路(六)：LLM驱动编程，银弹快来了吗？）

• API测试：AiDD峰会上海站（5月17-18）贝壳公司的测试专家将来分享这方面的完整案例。本文下面也给出了一个简单的案例。

• 系统测试：华为智能化测试C-TMG主任、智能化测试专家万锐媛博士在2023年AiDD峰会深圳站分享的“LLM辅助系统测试脚本代码生成 ”

• LLM驱动测试总体情况调研结果：使用大模型进行软件测试：调查、现状和展望

～LLM驱动测试计划、验收测试～

根据上面所列的内容，LLM驱动测试几乎覆盖了整个测试的生命周期，但生成测试计划（测试分析）任务、验收测试还缺少案例，在这里补上这方面的例子。

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（这里选用了一个相对复杂的银行催收系统，但我和智能体交互时间还比较短，也没有进行指令优化、多次交互细化测试计划和分析，但这个例子基本能反映LLM驱动测试计划和分析上的巨大价值）

（这是我去年在南京某家公司现场演示的案例：基于业务流程图生成测试用例——E2E的验收测试用例）

（进一步，生成上面E2E的测试用例1的详细、规范的描述）

除了功能测试，我们还可以扩展到接口测试、性能测试和安全性测试，下面分别通过视频展现，更能体会哪家大模型生成的结果更好，而且性能（生成速度）也不错。

～LLM驱动接口测试～

智能体有两种模式，直接生成脚本或生成下载到xml文件。

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（先生成接口测试用例，再生成脚本文件，供下载。相对来说，智能体生成速度较慢，也许是算力不足）

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（直接生成脚本，总共有8条测试用例，其实还可以进一步提示，让它生成更充分的测试用例）

其他大模型，包括GPT3.5 Turbo、文心一言、讯飞星火、阿里通义千问等基本都是直接生成测试脚本，多数是生成一个文件，而讯飞星火是每一个脚本是一个文件，提供了代码窗口和拷贝功能。注：提示词是一样的。

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（GPT3.5生成接口测试用例有4+6=10个，但生成脚本只有2+5=7个，而GPT4生成脚本也只有1+6=7个，但更规范，有了TestCase id、<Description>等）

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（文心一言生成，有Test case IT，速度快、脚本完整，生成了7个用例）

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（讯飞星火生成速度更快，只用了40秒生成了7个用例）

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（通义千问生成内容有较详细的说明，而且有test suite概念，但生成的负面测试用例比较少，只有3个）

LLM驱动接口测试，还可以做更多工作，留到今年AiDD峰会上海站前两天（5月15-16）的培训课程《大模型驱动全程测试的实践之路》再细讲，敬请关注

～LLM驱动性能测试～

下面我们看看LLM如何驱动性能测试，包括性能测试计划（方案）、性能测试策略、性能测试过程指导以及到测试工具的配置、脚本生成等。为了节省篇幅，这里就展示LLM生成JMeter配置指导书和脚本（.jmx，有的大模型无法生成）。

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（智能体相对比较强，生成的配置完整、过程清楚，还生成XML格式的jmx脚本）

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（通义千问描述性能测试策略比较完整、正确有效，JMeter配置过程描述清楚、基本准确，但没有生成XML格式的jmx脚本）

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（讯飞星火描述性能测试测试有错误、基本没用，过程描述比较high level，但JMeter配置步骤具体、详细，最后也没有生成XML格式的jmx脚本）

LLM驱动安全性测试更有意思，包括web漏洞分析和测试，我就不放出来了，留到今年AiDD峰会上海站前两天（5月15-16）的培训课程《大模型驱动全程测试的实践之路》再细讲，敬请关注

 另外，AiDD峰会上海站有“AI赋能测试”专场、增加了“AI智能体”专场，欢迎提交议题或现场交流讨论（详见：https://www.aidd.vip/sh）

看完这些，作为一个测试人员，如果不会用LLM，是不是很有可能被那些能熟练使用LLM的同仁所淘汰？而且LLM应用水平，也取决于我们自己的测试水平（包括测试理论水平和实践经验），正如我常说的，人机交互智能、人机结对测试是未来常态。