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一、项目背景

随着2024年大模型技术的突破，AI的语言理解与逻辑推理能力显著增强，使其在自动化研发与智能测试等领域的价值凸显。然而，传统测试体系仍存在诸多瓶颈：金融系统复杂度高、测试流程长、人工投入大、结果审核依赖人工判断。以银行为例，个人网银与企业网银系统往往包含上千个测试场景，人工需解析需求、设计用例、执行脚本、比对结果，过程冗长且易出错。

此外，测试数据与用例管理长期割裂，不同阶段分散在各类系统中，信息传递效率低下，重复测试与遗漏现象普遍存在。虽然部分机构引入了自动化测试框架，但脚本维护成本高、跨端兼容性差，自动化覆盖率始终有限。而在测试审核阶段，人工比对截图与日志耗时耗力，反馈周期长、质量不可量化。

针对这些行业共性难题，北京捷科智诚科技有限公司基于多智能体（Multi-Agent）架构提出JettoAI平台方案。该平台通过通用大模型的语义理解与推理能力，结合行业知识图谱与流程引擎，实现测试全生命周期的智能化协同。从需求理解到用例生成、自动执行与结果审核，AI智能体全程参与与决策，显著提升测试效率、覆盖率与一致性。2025年，平台在江苏银行正式落地运行，验证了金融行业在高安全要求下实现AI测试闭环的可行性。

二、项目目标

JettoAI项目的总体目标是以AI技术全面重构软件测试体系，实现测试工作的智能化、自动化与知识化演进。平台聚焦“让AI理解业务、设计测试、执行验证、总结知识”，构建持续自优化的智能测试闭环。

首先，在需求理解阶段，平台通过大模型语义解析与业务知识嵌入，实现对银行业务文档的自动理解与要点提取。AI能识别账户、转账、审批、风控等业务逻辑，生成结构化测试大纲，明确测试范围与关键路径。

其次，在用例生成阶段，系统基于逻辑大纲与知识图谱，结合历史用例与行业规范（如PCI DSS、ISO/IEC 29119），自动生成功能性、边界性、安全性及异常性测试集合。AI可根据反馈数据持续优化生成策略，实现用例质量的动态提升。

在执行阶段，JettoAI提供统一调度引擎，支持Web、App、PC等多端并发测试。AI智能体自动分配任务、执行操作并采集日志与截图，形成可追溯证据链。

在结果审核阶段，平台结合OCR图像识别、文本比对与语义推理，对界面变化与结果差异进行智能判定，自动生成结构化分析报告。最终，系统将经验沉淀入企业测试知识库，实现知识复用与持续进化，构建智能化、可学习的测试体系。

三、建设内容

JettoAI平台总体采用“AI中枢+智能体集群+执行引擎+知识中心”的技术架构设计，以模块化、可扩展的方式实现从需求解析到质量追溯的全过程智能化。

AI中枢层是系统的核心大脑，集成语义理解模型、需求解析引擎与任务规划器。AI可自动将自然语言需求文档转换为逻辑结构图与测试意图，为后续的用例生成与执行提供语义支撑。

智能体集群层由需求智能体、用例智能体、执行智能体与审核智能体组成。需求智能体负责文档解析并生成测试大纲；用例智能体调用知识库自动扩展测试集；执行智能体在多端环境中调度测试任务；审核智能体结合多模态识别完成结果判定与报告输出。各智能体之间通过反馈通道共享数据，实现跨环节的自学习与协作。

执行引擎层是平台的执行核心，兼容Selenium、Appium、Pywinauto等自动化框架，可在Web、App、PC环境中实现多线程并行测试。系统支持任务优先级调度与异常恢复机制，执行过程中的截图、日志与接口响应数据均被加密采集并可视化展示。

知识中心层作为平台的长期记忆体，构建行业化测试知识图谱，存储用例模板、缺陷模式与业务规则。AI在生成新任务时可复用历史案例并进行知识迁移，形成“越测越聪明”的自学习机制。

在实际部署中，JettoAI具备企业级安全架构与可定制接口。系统支持多格式文档导入（Word、PDF、Excel），自动生成业务逻辑树和可视化测试流；测试报告可导出为PDF或在线仪表盘，方便审计与监管复核。通过持续数据回流，平台能够不断优化模型权重与知识关联，实现智能体的自进化与性能持续提升。

四、实施效果

JettoAI在江苏银行的应用显著提升了测试效能与质量标准。AI自动生成与执行机制使测试周期平均缩短70%以上，用例覆盖率提升至90%，结果判定准确率达95%。测试报告生成时间由过去的半天缩短至数分钟，实现了实时结果反馈与快速决策支持。

在人力与安全方面，测试团队人力投入减少约40%，显著降低人工维护与复核成本。平台采用私有化本地部署模式，所有数据在内网中加密流转与审计，符合银行及监管安全要求。

在业务层面，平台在个人网银的登录、转账、支付、对账等核心功能中实现了自动识别与快速验证；在企业网银中，AI自动生成复杂授权与批量转账测试用例，显著提升覆盖率与验证效率。系统实现了“每日构建、每日回归”的测试能力，为江苏银行的新版本上线提供了持续质量保障。

更重要的是，JettoAI的成功落地不仅改变了银行测试模式，也标志着AI驱动质量保障体系的成熟。其可迁移架构可快速复制到保险、证券、政务、能源等行业，推动测试从“脚本自动化”向“智能体自治化”转型，成为人工智能赋能软件质量保障的典型示范。

完成单位：北京捷科智诚科技有限公司

完成人：许冰、王鹏、吴斌、王福涛