课程简介

随着 AI 编码能力从辅助工具向智能体（Agent）快速演进，企业研发效能建设正加速迈向规模化落地阶段。然而，AI 编码在带来代码产出效率倍增的同时，测试环节的复杂性与动态性并未同步降低，传统人工测试和单点自动化方式已难以满足企业对测试覆盖效率、问题拦截精度和持续演进能力的保障需求。如何科学评估测试体系的运行效能，如何建立覆盖开发、测试、发布后全过程的智能化质量保障体系，已成为企业智能化研发建设过程中亟需解决的关键问题。

 在持续的项目实践中，未来企业研发效能的核心竞争力，将不仅取决于 AI 编码能力本身，更取决于是否具备贯穿研发全流程、持续保障测试质量的工程化体系。测试也正从单一的验证手段，逐步演进为支撑企业 AI 编码规模化应用的重要基础能力。通过构建原子化、可编排的企业级 AI Agent 测试保障体系，可为更多行业的规模化研发提效提供可借鉴的方法路径，共同推动企业测试从"自动化"迈向"智能化、可持续演进"。

 本次分享将结合企业内部真实落地实践，围绕企业级 AI Agent 测试保障体系建设展开，系统介绍开发阶段测试能力前置、测试阶段全链路质量门禁、发布后真实流量驱动与问题根因分析等关键能力建设，为与会者带来真实业务场景下的实践经验与思考。

 课程收益

目标：

1、帮助企业理解 AI 编码时代测试保障面临的新挑战，建立从单点自动化走向全生命周期智能化闭环的思考方式，为企业测试效能规模化提升提供方法论参考。

2、帮助企业建立贯穿开发—测试—发布后的 AI Agent 测试保障体系，实现测试能力可组合、问题可拦截、效率可持续提升。

 成功要点：

1、测试提效的核心挑战正在从"单点工具智能化"转向"全流程质量闭环保障"，需要建立原子化、可编排的 Agent/Skill 体系。

2、测试左移与右移并重、以真实流量驱动测试数据生成，是保障测试覆盖真实业务场景、效果稳定可靠的基础。

3、自动化执行与质量门禁相结合，能够兼顾测试效率与问题拦截精度；将线上流量、故障根因沉淀为测试资产，建立"用例生成—执行验证—覆盖分析—流量反哺"的持续闭环，是推动测试能力持续演进的关键。

 启示：

行业实践表明，测试效率的规模化提升不仅需要单点 AI 能力，更需要贯穿研发全流程的智能化质量保障体系。企业构建原子化、可编排、层层递进的 AI Agent 测试体系，能够帮助测试从一次性自动化走向持续闭环与自我优化，为规模化、可持续的研发提效提供可复制的实践路径。

 受众人群

测试负责人，软件研发负责人，研发管理负责人，运维负责人，DevOps负责人，工程效能负责人，软件架构师，资深研发工程师以及其他对测试感兴趣的从业者。

课程周期

    0.5天（3H） 

课程大纲