引导AI增加中间推理过程。
通过这些技巧，我们最终获得了一个能够生成不错测试用例的智能体。如何将知识库与更可控的工作流结合，生成工业级、高覆盖率的测试用例？在AI测试用例生成场景中，使用工作流的优势巨大。步骤3：测试场景与测试点生成遍历上一步生成的每一个功能点，将其作为一个独立任务，结合该功能点专属的上下文，交给下一个模型节点。步骤4：详细测试用例生成针对每一个测试点，再次结合最细粒度的上下文，让AI生成最终的、包含详细步骤和预期结果的测试用例。使用Dify的可视化工作流编排功能，按照上文“第二部分”的逻辑，拖拽出知识库检索、LLM、代码执行等节点，将流程串起来。甚至可以让AI帮你“蒸馏”出一份工作流代码。
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