基于AI的测试需求分析智能体全流程解析

AI需求分析：智能化团队的“脑洞大开”

今天给大家介绍一个有趣的项目：基于AI的需求分析智能化团队。

这是一套可以自动化处理需求文档、结构化分析、生成报告，甚至将数据存入数据库的完整解决方案！听起来是不是很酷？别急，接着往下看，你会发现这套系统不仅高效，还非常“脑洞清奇”。

背景故事

想象一下，你是一名需求分析师，面对一堆晦涩难懂的文档，满脑子只有四个字：“我太难了”。而这套AI系统的出现，就像是给你配了一个无所不能的超级助手。它不仅能读懂文档，还能帮你把复杂的需求拆解得明明白白，最后甚至还能自动生成数据库记录。是不是感觉生活突然充满了希望？

系统架构：四大“智能体”齐上阵

这个系统的核心是由四个智能体组成的“超级团队”，它们各司其职，配合默契，堪称AI界的“复仇者联盟”。

1. 需求获取智能体

这个小伙伴负责从PDF文档中提取内容。通过工具读取文档内容后，它会将信息打包成易于后续处理的文本。你只需要上传PDF文档，它就能乖乖干活，效率杠杠的！


# 需求获取智能体requirement_acquisition_agent = AssistantAgent(            name="requirement_acquisition_agent",            model_client=model_client,            tools=[get_document_from_llama_index_file],            system_message=f"你是需求文档提取专家，负责从PDF文档中提取需求内容。调用工具获取文档内容，传递给工具的文件参数是：{self.files}",            model_client_stream=False,        )

2. 需求分析智能体

接下来轮到需求分析智能体登场了。它不仅能理解文档内容，还能以一种非常专业的方式输出分析报告。比如，它会把功能需求拆解成模块，用小星星标出核心功能，用警告符号标出高风险功能——就像是给你画了一张“风险地图”。

# 需求分析智能体        requirement_analysis_agent = AssistantAgent(            name="requirement_analysis_agent",            model_client=model_client,            system_message=self.analysis_prompt,            model_client_stream=False,        )

3. 需求输出智能体

这个智能体是整个流程中的“文案高手”。它会根据分析结果，生成一系列结构化的需求项。每条需求都详细到令人发指，比如需求编号、预计工时、验收标准等全都安排得明明白白。最重要的是，它输出的是JSON格式！程序员看了都觉得厉害。

# 需求输出智能体        requirement_output_agent = AssistantAgent(            name="requirement_output_agent",            model_client=model_client,            system_message="""            请根据需求分析报告进行详细的需求整理，尽量覆盖到报告中呈现所有的需求内容，每条需求信息都参考如下格式，生成合适条数的需求项。最终以 JSON 形式输出：                        {              "requirements": [                {                  "requirement_id": "需求编号(业务缩写+需求类型+随机3位数字)",                  "requirement_name": "需求名称",                  "requirement_type": "功能需求/性能需求/安全需求/其它需求",                  "parent_requirement": "该需求的上级需求，如无则为null",                  "module": "所属的业务模块",                  "requirement_level": "需求层级[BR]",                  "reviewer": "admin",                  "estimated_hours": 预计完成工时(整数类型),                  "description": "需求描述：作为一名<某类型的用户>，我希望<达成某些目的>，这样可以<开发的价值>。",                  "acceptance_criteria": "验收标准"                }              ]            }                        确保输出的JSON格式完全正确，所有字段都不能缺少。            """,            model_client_stream=False,        )

4. 需求入库智能体

最后压轴登场的是需求入库智能体。它负责把整理好的需求数据存入数据库，整个过程流畅得像是在“点外卖”。几分钟后，你就能看到数据库里新增了一堆数据记录。

# 需求入库智能体        requirement_into_db_agent = AssistantAgent(            name="requirement_into_db_agent",            model_client=model_client,            tools=[insert_into_database],            system_message="""            你是数据处理专家，负责将需求数据插入到数据库。                        接收到的数据可能是JSON字符串或字典对象，需要进行解析并调用工具将需求数据插入到数据库。                        请务必仔细检查需求数据的格式，确保符合BusinessRequirement模型的要求，然后调用insert_into_database工具将数据插入数据库。                        如果JSON中缺少某些字段，应该添加默认值再进行插入，确保数据完整性。            """,            model_client_stream=False,        )

工作流程：AI+自动化的魔力

整个系统通过一个叫“RoundRobinGroupChat”的调度器来协调各个智能体的工作。任务从需求获取开始，一路传递到需求入库，每个环节都自动完成，几乎不需要人工干预。你只需要发出一个指令：“开始需求分析”，然后就可以坐等结果了！