QuAIA 发布开源多智能体系统，覆盖完整测试流程

你的团队决定什么重要、为什么重要。Agent 负责怎么做：专门的 AI agent 贯穿整个测试流程，从第一条需求到最终测试报告。连接你的工单和测试管理系统，无需测试脚本，在你自己的基础设施上运行。 AGPL-3.0 开源。标注为 Prototype 的功能已经可以端到端运行，但比其他功能需要更多测试，尤其是在真实客户环境中，并且可能需要一些额外适配。 前置条件：购物车中有商品且购物车页面已打开 复现步骤 · 预期结果与实际结果 · 环境：Chrome，Windows 11 截图 视频 关联到测试用例 · 未发现重复 QuAIA（Quality Assurance with Intelligent Agents）是一个开源多 agent 系统。专门的 AI agent 对项目中发生的事件做出反应，在整个测试流程中协同工作。一个 orchestrator 分发工作，每个 agent 精通一项任务，开放标准（A2A 和 MCP）让它们能够互相通信，也让你的工具易于接入。 需求评审 测试设计 测试执行 缺陷报告 测试执行报告 代码交付速度前所未有。测试却跟不上。 借助 AI 助手，开发者用更少时间交付更多代码，随之而来的还有更多缺陷。如果测试仍然依赖人工点击和脆弱的脚本，它就会成为整个交付流水线的瓶颈。 编码助手和编码 agent 已成为标配。团队交付更多功能，更频繁，并且并行进行。 AI 既加速了交付，也加速了缺陷：生成的代码往往带来额外的逻辑错误和安全漏洞，需要有人去发现。 来源：CodeRabbit（2025） · Veracode（2026） 开发已经走向 agent 化；质量保证大多还没有。零散地自动化某个步骤无法弥合差距：测试需要自己的 agent。 跟随一条需求，从首次评审到最终执行报告。每个阶段由事件触发，并将结果交付到你的团队已经在使用的地方，例如 Jira 和 Zephyr。 评审需求 对 #214 的评审评论 •明确优惠券是在活动折扣之前还是之后适用 •注明最低订单金额的币种，例如 50 EUR •说明过期优惠券的错误提示信息 结果输出到：Jira 设计测试用例 测试用例“兑换优惠券” •前置条件：购物车中有商品 •步骤 1：输入代码 SOMMER10 → 10% 折扣 •步骤 2：完成订单 → 显示确认 结果输出到：Zephyr 运行测试 “兑换优惠券”的运行 ✓前置条件满足 ✓步骤 1：显示折扣 ✕步骤 2：出现错误而非确认 运行于：你的应用 报告缺陷 Bug #231 ✕带优惠券的订单无法完成 •复现步骤、预期结果与实际结果 •附有截图和视频 ✓未发现重复 结果输出到：Jira 记录结果 测试执行报告 •执行了 1 个测试用例 ✓1 个步骤通过 ✕1 个步骤失败（#231） •附有截图和日志 结果输出到：Zephyr · Allure Orchestrator 对事件做出反应，启动正确的 agent，并处理结果。 不是聊天机器人。而是一个能把事情做成的团队。 单纯一个语言模型对测试了解很多，但它只能说话。QuAIA 赋予 AI 行动的手段。每个 agent 都是专家，拥有其任务恰好需要的工具，并作为独立服务运行。orchestrator 负责协调它们。 Orchestrator 中央协调层，将单个 agent 组成一个团队。它注册 agent 并监控其健康状态，在事件到来时给每个 agent 提供所需的信息，在需要的地方处理它们的结果，并将多个 agent 串联成一条流水线。一次运行结束时，它记录结果及其证据，并在测试管理系统中以及以 HTML 格式（Allure）创建测试执行报告。 需求评审 以项目文档作为知识库，检查需求的可测试性、清晰性和完整性，并作为评审评论发布具体的改进建议，支持 shift-left 方法。 测试设计 为已批准的需求编写测试用例，在 refine-review 循环中改进这些测试用例，检测任何已有的重复用例，对改进后的测试用例进行分类，并将它们归档到测试管理系统（例如 Zephyr 或 Xray）。由你的专家签字确认。 UI 测试执行 像真实用户一样操作键盘和鼠标并观察屏幕——不知疲倦、全天候运行。无需脚本，无需变通方案，不依赖 UI 技术。专家监督最初的运行，并通过其自身界面教它新的工作流程。 API 测试执行 像测试人员使用 Postman 之类的工具那样测试接口，包括针对 JSON Schema 和 OpenAPI 规范的检查。 缺陷报告 对于失败的测试，创建包含所有必要信息的缺陷报告，包括截图和日志，除非同一故障已被报告过。 知识库（RAG） 让每个 agent 都能访问你的项目知识：工单、带附件的 Confluence 页面和 SharePoint 文档，全部持续同步到数据库中。可以通过连接器添加更多来源。 安全 提示注入检测、测试数据中的凭据掩码以及认证访问。安全架构以代码形式描述，并在每次构建中检查。 开放标准 QuAIA 基于开放标准而非专有接口构建。借助 A2A（Agent2Agent），orchestrator 和各个 agent 使用共同语言。MCP（Model Context Protocol）让接入你的工具和其他外部服务变得简单。 该框架的构建方式使得添加新 agent 很容易：新 agent 只需要了解自己的任务；其他一切都已经就绪。 UI agent 完全从屏幕运行测试用例，而不是从页面代码。下面是同一个结账流程、同一个测试，在改版前后的对比：脚本在页面代码中寻找定位器；agent 则观察屏幕。 QuAIA 原始 UI改版后的 UI 运行两个测试

（原文较长，此处译出前 6000 字，完整内容请点「打开原文」。）