大模型辅助软件测试与质量体系介绍
随着大规模语言模型（LLM）技术的快速发展和广泛应用，越来越多的从业者开始探索如何利用大模型提升工作效率与产出质量。在软件研发领域，大模型的辅助应用已展现出显著价值，特别是在代码生成等场景中取得了突破性进展。
其中，大模型在软件测试领域的创新应用正成为重要研究方向，而如何在大模型赋能的研发体系下构建新型质量保障体系，更是一个亟待深入探索的关键课题。
1、大模型辅助软件测试
当前市场上已涌现出大量商业化和开源的大模型解决方案，其获取和基础部署已相对便捷。然而，要实现精准高效的模型应用仍面临诸多挑战。即便仅就基础的提示词工程（Prompt Engineering）而言，缺乏专业训练的用户仍难以掌握其核心要领并实现最佳效果（注：推荐参考开源学习资料《提示词工程指南》）。
值得注意的是，提示词工程仅是大模型应用的入门基础。若要深度整合大模型能力至工作流程，还需要结合检索增强生成（RAG）、模型预训练与微调（Fine-tuning）等进阶技术，乃至构建领域专属的智能体（Agent）系统。
图 1：大模型应用实践类型
1.1 大模型辅助软件测试的现状和实践经验
目前，众多企业已开始积极探索大模型在软件测试领域的应用，主要聚焦于以下几个方向：
- 验收标准自动化分析与生成
- 测试用例与测试数据智能生成
- 代码缺陷自动检测与分析
- 自动化测试代码生成（涵盖单元测试、接口测试及功能测试等）
- 测试日志智能分析
其中，测试用例生成和自动化测试代码生成已成为当前应用最广泛的两个场景。值得注意的是，在这些实践中表现最为出色的案例基本都采用了企业自主研发的领域专用模型，这些模型通过大规模预训练融入了特定项目的业务知识，从而显著提升了测试效果。
在学术界，根据 arXiv 上截至 2024 年 3 月的研究综述《Software Testing with Large Language Models: Survey, Landscape, and Vision》显示学术界的研究主要集中在：
- 单元测试自动生成
- 模糊测试
- Bug 分析与自动修复
有趣的是，与产业界形成鲜明对比的是，学术界对功能测试用例生成的研究相对匮乏。这一现象值得深入探讨。在工业界，当前实践表明，大模型在以下场景表现最为突出的是单元测试，生成效果最佳，而功能测试用例生成次之，并且经过代码和业务知识预训练的专用模型效果显著优于通用模型，仅依赖提示词工程（Prompt Engineering）的效果相对有限，然后专用的测试智能体（Testing Agent）可以进一步提升效果。蚂蚁金服开源了一个测试专用的智能体（TestAgent），其架构见图 2 所示。
图 2：一个典型的大模型辅助测试智能体架构
1.2 大模型辅助软件测试的未来和趋势
从理论层面来看，大模型具有辅助完成所有测试环节的潜力，其应用效果呈现明显的差异化特征：在单元测试和接口测试等结构化任务中表现优异，而在复杂业务场景理解等需要深度领域知识的任务中仍有较大的提升空间。随着大模型本身能力的逐步增强，以及专业知识的学习，更多的测试工作可以是用大模型来进行辅助，参见图 3 所示。
图 3：大模型辅助软件测试的一些实践
当前的发展趋势表明，大模型在软件测试领域的应用将呈现以下演进路径：
- 能力增强阶段：随着模型参数的持续扩大和训练数据的丰富，大模型的代码理解、逻辑推理等核心能力将显著提升。
- 领域适应阶段：通过持续的专业知识学习，包括代码库预训练、测试规范微调等技术，大模型将逐步掌握软件测试的领域特性。
- 智能协同阶段：未来的测试体系将形成"人类专家-大模型-自动化工具"的三元协作模式。测试人员主要负责策略制定和关键决策，大模型承担方案设计、用例生成等创造性工作，自动化工具则执行具体的测试任务（可以基于智能体+MCP
来实现）。
值得关注的是，大模型辅助测试的效果提升并非线性发展。
在测试需求分析、复杂场景建模等需要深层语义理解的任务中，仍需突破知识表示、逻辑推理等技术瓶颈。但随着多模态学习、强化学习等技术的融合应用，这些挑战有望在未来几年内得到一些突破。这一演进过程将重塑软件测试的价值链，使测试活动从被动验证转向主动质量保障，从成本中心转变为价值创造中心。
2、大模型辅助研发下的质量体系
2.1 大模型辅助研发下的项目管理“铁三角”
在探讨质量体系建设时，项目管理中的"铁三角"模型（时间、范围、成本和质量）始终是核心考量框架。这个经典模型揭示了各要素间相互制约的基本关系：任何一方的调整必然会对其他维度产生影响。参见图 4 所示。
图 4：项目管理铁三角
然而，随着现代软件开发环境的演进，我们正面临前所未有的挑战：
- 需求爆炸：用户期望持续攀升，功能需求呈指数级增长
- 复杂度跃升：系统架构日益复杂，技术栈不断扩展
- 市场竞争白热化：产品迭代速度成为核心竞争力
在这种背景下，企业普遍陷入一个看似不可能三角的困境：
- 期望在更短周期内交付更多功能（时间↓ + 范围↑）
- 同时要求维持甚至提升质量标准（质量→↑）
- 却不愿相应增加资源投入，甚至还想降低成本（成本→↓）
从理论层面看，这种期望直接挑战了项目管理的基本规律。并且现实情况表明，盲目追求这种"既要、又要、还要"的目标，往往导致技术债务累积、团队 burnout 等隐性成本。
要真正突破项目管理中的"铁三角"困境，或许需要一场颠覆性的产业革命。而大模型技术，恰恰正在开启这样一场变革的序幕。当大模型发展到能够真正引发完整工业革命的程度时，传统的项目管理范式或将发生根本性重构（参考图 5 所示）：
- 时间维度的弱化：开发效率的指数级提升可能使时间成本变得微不足道，实时需求响应和即时代码生成将彻底改变开发周期概念。
- 新核心要素的形成：大模型能力本身将成为与产品质量并重的关键指标，模型的理解深度、生成准确度等参数将直接决定项目成败。
- 管理焦点的转移：管理者只需聚焦两个核心维度，即范围和成本。
图 5：大模型下项目管理的变化
这种范式转变意味着功能需求的实现将简化为"成本-价值"的线性决策；团队不再需要为交付期限疲于奔命；创新重点转向如何最大化大模型的效能产出。
当然，这种理想状态的实现还需要突破多个技术瓶颈，但毋庸置疑的是，大模型正在重塑软件工程的基本假设，为突破传统管理约束提供全新可能。
2.2 大模型辅助研发下的质量体系概述
首先复习一下软件研发的质量体系的定义：“在软件开发过程中，为确保软件产品的质量需求建立的一套系统性、标准化的管理和实践体系。这个体系包括质量方针、标准、流程、方法和工具，用以指导和控制整个软件生命周期中的各个环节，从需求分析、设计、编码、测试到维护和支持，确保每个环节都符合预期的质量标准。”
所以软件质量体系的作用是帮助管理层“系统思考，全局控制，按需定制，避免遗漏”。即做质量体系的时候需要系统思考软件研发的各个层面，不仅是技术，还有管理流程，人员文化等各种方面的因素，然后对整体全局进行控制，并且根据实际的项目的各种需求进行定制化，并且质量体系可以帮助管理人员避免遗漏某些方面的问题而导致缺陷。
让我们首先回顾软件研发质量体系的定义："在软件开发过程中，为确保软件产品的质量需求建立的一套系统性、标准化的管理和实践体系。这个体系包括质量方针、标准、流程、方法和工具，用以指导和控制整个软件生命周期中的各个环节，从需求分析、设计、编码、测试到维护和支持，确保每个环节都符合预期的质量标准。"
基于这一定义，软件质量体系的核心价值体现在帮助管理层实现"系统思考，全局控制，按需定制，避免遗漏"。具体而言：
- "系统思考"要求全面考量软件研发的各个维度，包括但不限于技术实现、管理流程、人员素质与文化氛围等关键要素；
- "全局控制"强调对研发全过程的整体把控，确保各环节协调一致；
- "按需定制"指根据项目实际需求灵活调整体系实施方式；
- "避免遗漏"则通过体系化的管理机制遗漏潜在的质量风险。
这种全方位的质量管控体系能够有效帮助管理人员识别和规避可能被忽视的关键问题，从而显著降低软件缺陷发生的概率。通过多年的工作和学习，我总结了下面这个软件质量体系（参见图 6 所示，更多详细介绍参见《软件质量体系之思》）。
图 6：传统软件质量体系
针对大模型辅助研发下的质量体系，需要对传统的质量体系进行一定的调整，主要是侧重点要关注大模型和其知识库的质量，并且建立一套更为完善和体系化的评审体系，参考图 7 所示。
图 7：大模型辅助研发下的软件质量体系
由于当前还属于大模型实践应用的初期，并且大模型本身还存在不少问题，所以当前大模型辅助软件研发下的质量体系建设还存在不少的挑战和难点：
1. 模型准确性与可靠性
- 需求理解准确性：大模型可能无法准确理解复杂或模糊的需求，从而导致生成的系统产品代码不符合实际需求。
- 代码生成质量：自动生成的代码可能存在逻辑错误、安全漏洞或不符合编码规范。
- 测试用例和数据质量：生成的测试用例和测试数据可能无法全面覆盖所有可能的场景和边界情况，导致测试不充分。
2. 软件技术实现的复杂度
- 复杂系统集成：将多个大模型生成的不同组件（如代码、测试用例、部署脚本等）集成到一个统一的系统中可能涉及复杂的兼容性和接口问题。
- 实时性和性能：大模型生成的代码和脚本可能需要进行大量的性能优化，以满足实际应用中的实时性和性能要求。
3. 团队技能与认知
- 跨职能知识融合：团队需要同时具备需求分析、软件开发、测试、部署等多方面的知识，以理解和利用大模型生成的各类成果。
- 技能提升与转型：传统的开发人员和测试人员需要学习和掌握使用大模型的新技能和工具，适应新的工作流程和方法。
4. 数据隐私与安全
- 数据敏感性：需求分析和测试数据生成过程中可能涉及敏感数据，如何确保数据隐私和安全是一个重大挑战。
- 生成代码安全性：大模型生成的代码需要经过严格的安全审查，确保不存在安全漏洞和后门。
5. 解释性与透明性
- 生成过程透明度：大模型生成代码、测试用例和部署脚本的过程可能缺乏透明性，难以解释其生成逻辑和决策依据。
- 决策可解释性：需要提升大模型的可解释性，确保团队能够理解和信任其生成的结果。
6. 合规与法规
- 法规遵从：在需求分析和代码生成过程中，如何确保符合相关法律法规和行业标准（如 GDPR、WCAG 等）。
- 审计与合规性检查：需要建立审计和合规性检查机制，确保大模型生成的各类成果符合合规要求。
尽管面临多维挑战，大模型仍代表着最具潜力的技术方向。通过构建自适应质量体系、优化管理流程并创新技术方案，这些挑战将逐步得到改善甚至解决。比如完善人机协作的质量门禁、开发专用的可信度评估工具、制定细粒度的合规检查方案等。这种系统化的应对策略，将有效推动大模型从初级阶段向工业规模化阶段平稳过渡。
3、总结
在软件测试方面，大模型已展现出强大的辅助能力。产业界与学术界的研究重点呈现差异化特征：工业界更关注功能测试等实际应用场景，而学术界则聚焦于单元测试生成等基础研究。值得注意的是，经过领域知识预训练的专用模型效果显著优于通用模型，这为企业的模型选型提供了重要参考。
展望未来，大模型辅助测试将经历能力增强、领域适应和智能协同三个发展阶段，最终形成"人类专家-大模型-自动化工具"的三元协作模式。
这一演进不仅将提升测试效率，更将重塑测试工作的价值定位，使其从成本中心转变为价值创造中心。在质量体系建设方面，传统的项目管理"铁三角"模型面临新的挑战。大模型技术的引入可能重新定义质量管理的核心要素，弱化时间约束，强化模型能力与产品质量的关联。新的质量体系需要特别关注大模型及其知识库的质量，建立更完善的评审机制。
尽管当前大模型辅助研发仍面临诸多挑战，但是大模型技术无疑代表了当前最值得投入的发展方向。通过持续优化质量体系、改进管理流程和采用新技术手段，我们有望克服现有困难，充分发挥大模型在软件研发中的潜力，推动软件工程实践迈向新的高度。
最后，大模型辅助研发的崛起一定会是业务和测试工作的崛起。