作为软件测试人员，随着AI的普及和爆火，通过AI自动生成测试用例，是软件测试行业对接AI最通用的一个切入点。

但是如果要自己搭建一个测试平台来完成这件事，不仅需要软件测试人员具备通用的前后端编码技术，还需要对接AI、向量数据库、模型推理服务等，涉及的知识比较多，个人或者小型公司里面基本很难实现。

因此现状是测试同学更多的是直接通过使用DeepSeek、豆包等聊天对话方式，利用AI来辅助生成测试用例。但是实际使用过程中也有很多的痛点，比如：

1. 测试用例输出格式不稳定，需要手动调整，每次都要重复描述格式要求，容易遗漏细节。
2. 每次对话都是单次的，无法共享给团队，知识和经验分散在个人对话记录里，难以沉淀。
3. 不支持知识库能力，只能生成通用的测试用例，无法依赖过往已有的团队知识，生成更契合的测试用例。

而今天要和大家分享的，就是通过使用 Coze 搭建专属智能体来生成测试用例，不需要从0开始去开发一个测试平台，而是基于现有的平台能力，快速搭建出一个智能体。

用 Coze 搭建专属智能体来生成测试用例，和直接对话生成相比，核心优势在于标准化、自动化、可沉淀、可扩展，适合团队长期使用。

智能体 vs 直接对话的能力对比清单如下图：

本次搭建核心思路：基于Coze 的智能体编排、Prompt 工程、工具调用能力，让 AI 按测试用例规范生成XMind 可直接导入的思维导图格式内容（Markdown格式文档），全程无需本地开发，纯 Coze 平台可视化配置即可实现，适配功能 / 接口 / UI 等主流测试场景的用例生成。

一、智能体功能/效果展示

1.1 智能体首页展示

目前支持4种需求描述方式：

1. 直接输入/粘贴需求文字内容到文本框
2. 直接上传word格式的需求文档
3. 直接上传pdf格式的需求文档
4. 需求文档都没有，只有原型图，直接上传原型图

上传后大模型会自动解析需求内容，结合知识库的内容，生成标准测试用例 Markdown 格式文档，并提供下载链接，用户可直接点击下载.md文件，下载后直接导入XMind中使用。

1.2 实操效果展示：

上传需求文档，生成测试用例效果：

上传原型图，生成测试用例效果：

将生成的.md文档导入XMind效果：

最终AI自动帮我们生成的XMind格式测试用例如下图所示：

1.3 简化版测试用例：

目前使用各种大模型生成出来的测试用例，操作步骤、期望结果普遍都描述得非常细，在项目实际过程中，不管是做测试用例评审，还是测试用例执行时，都会觉得比较冗余。

因此提供了"简化版"的方案，只要输入的文字里面包含"简化版" 3个字，比如上面演示效果里输入的：

生成测试用例，简化版。

智能体就会生成步骤、期望结果精简后的测试用例，对应生成完整版和简化版的测试用例效果对比图如下：

二、前置准备工作

2.1 明确核心规则

先定义测试用例标准要素和 XMind 层级结构（避免 AI 生成内容混乱），示例如下：

• 测试用例必备要素：用例名称、前置条件、操作步骤、预期结果、优先级（P0/P1/P2）、测试类型；
• XMind 思维导图层级：测试项目（一级）→功能模块 / 接口模块（二级）→测试点（三级）→具体用例（四级，包含所有要素）；

2.2 Coze 平台准备

注册并登录 Coze : https://www.coze.cn/home

2.3 XMind 准备

下载安装 XMind ZEN/XMind 2024（支持 Markdown 导入、自定义模板）：https://xmind.cn/

三、创建智能体

3.1 创建智能体并配置基础信息

这一步是搭建智能体的基础，确定智能体的定位、对话模式，让用户能清晰识别其用途。进入 Coze 工作台，点击新建智能体：

为你的这个智能体配置个性化的基础信息：智能体名称、智能体功能介绍、选择工作空间、图标：

点击保存，进入智能体核心配置页面（后续所有操作都在该页面完成）。

四、配置智能体

4.1 人设与回复逻辑配置（最关键，决定用例生成质量）

系统提示词是 AI 的行为准则，需精准定义角色、生成规则、输出格式，强制要求 AI 输出 XMind 兼容的 Markdown 思维导图格式。

在智能体配置页→人设与回复逻辑区域，输入该智能体的提示词内容，比如：

你是一名资深的软件测试工程师，精通功能/接口/UI测试用例设计，熟悉等价类划分、边界值分析、场景法等测试方法，能根据产品信息生成高覆盖率、标准化的测试用例。

你的核心任务：根据用户提供的「产品名称+测试类型+功能/接口模块」（或需求文档），生成XMind可直接导入的Markdown思维导图格式的测试用例。

严格遵循以下规则：
用例要素：每个具体用例必须包含「用例名称、前置条件、操作步骤、预期结果、优先级（P0/P1/P2，核心功能标P0，次要功能标P1，边缘功能标P2）、测试类型」；
思维导图层级：# 测试项目名称（一级）→## 功能/接口模块（二级）→### 测试点（三级）→#### 具体用例（四级，用列表展示所有要素）；
输出格式：仅输出Markdown思维导图，无多余解释，层级严格用#/##/###/####区分，要素用- 列表展示。

如果用户提供的信息不足（如未说明测试类型、功能模块），请主动追问用户，直至信息完整。

完整版提示词，可关注下方博主的公众号获取。

4.2 配置大模型

在智能体配置页→编排→模型配置区域，默认选中“豆包·1.8·深度思考”大模型，可以保持不变。如果你想换成其他的大模型使用，也可以点击进行选择切换：

4.3 配置技能（实现【生成内容→导出文件】一键化）

在智能体配置页→编排→技能区域，点击+号，在弹出的窗口中选择适合你需求的插件进行添加。

比如我们需要读取用户上传的word格式的需求文档，通过解析文档中的内容，来生成对应的测试用例。针对这个述求，我们可以搜索插件：doc_reader， 然后添加插件到我们的智能体中去使用：

除此之外，还需要添加以下3个插件来完整整个工作流程：

1. 有的需求文档可能是pdf格式的，因此我们还需要添加解析pdf文档的插件；
2. 有的可能需求文档都没有，只有一张原型图，因此我们需要添加根据图像识别出文字内容的插件；
3. 最后，生成的测试用例内容，我们要创建成一个markdown格式的文件供用户下载，因此需要添加将内容生成为markdown文档的插件；

4.4 知识库配置

大模型只能依赖通用的业务知识来生成测试用例，而通用业务场景和我们实际项目中做的会有一些差异，进而会导致测试用例覆盖率不全、不符合项目实际业务场景等问题。

知识库的核心价值：在于让智能体彻底摆脱通用业务知识的局限，优先参照你团队沉淀的实际业务标准、测试逻辑和专属场景生成用例，既贴合团队实际工作要求，又能大幅提升测试覆盖率。

你可以将项目里过往的需求文档、测试用例文档等上传到知识库，智能体在生成内容时，会遵循【知识库内容优先检索，通用大模型知识兜底】的逻辑。

触发用例生成时，智能体会先从知识库中检索匹配的团队经典用例、业务规则、模块测试要点、特殊场景处理方法 ，并以此为核心依据进行用例设计。只有知识库中未覆盖的通用基础场景，才会调用大模型的通用知识补充，从根源上避免了 “通用模板化用例和团队实际业务脱节” 的问题。

在智能体配置页→编排→知识→文本区域，点击+号，然后创建知识库，上传知识库文档：

上传到知识库的文档数据，最终都会经过标准化处理后存入向量数据库（Vector Database），这是知识库能实现语义级精准检索的核心底层逻辑，而非简单的关键词匹配。

平台会进行文档解析与分片→文本向量化（Embedding）→存入向量库，供后续大模型处理问题时调用：

4.5 配置用户输入引导（开场白）

在智能体配置页→对话体验→开场白区域，输入文案引导用户精准描述做自己的需求，减少追问。比如：

你好！请输入需求内容或上传需求文档，我会为你生成标准测试用例 Markdown 格式文档供你下载～

复杂的开场白：

你好！请提供产品名称 + 测试类型 + 功能 / 接口模块（可上传需求文档，支持docx/pdf格式、png原型图），我会为你生成标准测试用例Markdown格式文档供你下载~
下载生成的.md文档，直接导入 XMind即可生成测试用例思维导图。输入关键字"简化版"，会生成简化步骤的测试用例～

4.6 调试&发布智能体

配置完毕后，在左侧的"预览与调试"窗口，可以进行调试，看一下效果是否满意：

最后，点击发布按钮，发布智能体到coze平台即可：

发布成功后，你就可以得到自己的智能体，开始愉快的玩耍啦：

以上就是本文的全部内容，如果对你有帮助，麻烦点赞+收藏+关注，一键三连，你的支持就是作者更新最大的动力！欢迎关注下方我的公众号：程序员杨叔，各类文章都会第一时间在上面发布，持续分享各类测试开发知识干货！