怎樣在微信公眾號里做微網(wǎng)站,太原seo代理商,做商城類網(wǎng)站備案時需提供什么證件,太原百度快速排名提升導(dǎo)讀 接上篇#xff0c;我們確立了基于 LangGraph 的狀態(tài)機架構(gòu)。本篇將深入代碼細(xì)節(jié)#xff0c;探討該 Agent 的三大核心技術(shù)支柱#xff1a;基于 Prompt 的代碼生成、Docker 沙箱執(zhí)行環(huán)境、以及最核心的 Reflexion 自我修正機制。 一、智能代碼生成#xff1a;從規(guī)范到 P…導(dǎo)讀接上篇我們確立了基于LangGraph的狀態(tài)機架構(gòu)。本篇將深入代碼細(xì)節(jié)探討該 Agent 的三大核心技術(shù)支柱基于 Prompt 的代碼生成、Docker 沙箱執(zhí)行環(huán)境、以及最核心的Reflexion 自我修正機制。一、智能代碼生成從規(guī)范到Pytest代碼生成是 Agent 的第一生產(chǎn)力。然而直接讓 LLM “寫個測試”往往會得到無法運行的幻覺代碼。我們采用了分層提示和結(jié)構(gòu)化輸出策略。1、提示工程策略我們?yōu)?LLM 設(shè)計了專門的 System Prompt強調(diào)角色的專業(yè)性“你是一名資深的 QA 自動化工程師精通 Pytest 和 OpenAPI 標(biāo)準(zhǔn)?！?。關(guān)鍵的 Prompt 技巧包括思維鏈CoT要求 LLM 在寫代碼前先解釋測試邏輯?！笆紫任倚枰{(diào)用登錄接口獲取 Token然后我將 Token 放入 Header 中調(diào)用目標(biāo)接口...”工具約束明確限制使用的庫?！皟H使用 requests 和 pytest不要使用 mock 庫我們需要真實的集成測試。”錯誤處理模板強制要求代碼包含 try-except 塊以便更好地捕獲運行時異常。2、解決幻覺問題OpenAPI 規(guī)范可能非常龐大超出 LLM 的上下文窗口。為此我們在生成階段引入了RAG技術(shù)。Agent 不會一次性讀取整個 Spec而是根據(jù)當(dāng)前要測試的端點從向量數(shù)據(jù)庫中檢索相關(guān)的 Schema 定義。這大大提高了生成的準(zhǔn)確性減少了因上下文溢出導(dǎo)致的“遺忘”現(xiàn)象。二、容器化沙箱安全與隔離的執(zhí)行環(huán)境“在我的機器上能運行”是自動化測試的經(jīng)典笑話。為了保證環(huán)境的一致性和安全性Agent 絕不在宿主機上直接執(zhí)行生成的代碼而是利用 Docker 容器。1、架構(gòu)實現(xiàn)Agent 通過 Python 的 docker SDK 與 Docker 守護(hù)進(jìn)程通信。1鏡像準(zhǔn)備預(yù)先構(gòu)建一個包含 pytest, requests, allure-pytest 等依賴的基礎(chǔ)鏡像 test-runner:latest。2代碼注入將 LLM 生成的代碼字符串寫入臨時文件并通過 volumes 掛載或 docker cp 命令注入容器。3執(zhí)行與捕獲使用 container.exec_run(pytest test_generated.py) 執(zhí)行測試。關(guān)鍵在于設(shè)置 detachFalse 從而同步等待結(jié)果并捕獲 ExitCode。表 2宿主機執(zhí)行與 Docker 沙箱執(zhí)行的風(fēng)險對比風(fēng)險維度宿主機直接執(zhí)行Docker 沙箱執(zhí)行文件系統(tǒng)安全極高風(fēng)險。惡意代碼可刪除系統(tǒng)文件 (rm -rf /)。安全。僅限于容器內(nèi)部文件系統(tǒng)且容器用完即毀。網(wǎng)絡(luò)安全可訪問內(nèi)網(wǎng)所有資源存在 SSRF 風(fēng)險?？赏ㄟ^ Docker Network 限制僅訪問被測 API 容器。環(huán)境依賴依賴宿主機 Python 庫版本沖突頻發(fā)Dependency Hell。環(huán)境純凈依賴版本通過 Dockerfile 嚴(yán)格鎖定。資源控制惡意死循環(huán)可能耗盡宿主機 CPU/內(nèi)存?？赏ㄟ^--cpus和--memory參數(shù)限制容器資源 。2、隔離策略為了進(jìn)一步提升安全性我們采用了特權(quán)級限制確保容器內(nèi)的進(jìn)程無法逃逸到宿主機內(nèi)核。對于生成的代碼Agent 嚴(yán)格禁止網(wǎng)絡(luò)訪問除目標(biāo) API 以外的任何地址。三、自我修正循環(huán)Reflexion模式的應(yīng)用這是該 Agent 最具智能特性的部分。傳統(tǒng)的測試腳本一旦報錯就需要人工介入。而基于 LangGraph 的 Agent 會將報錯視為一次“學(xué)習(xí)機會”。1、錯誤分類與決策Agent 必須區(qū)分兩類錯誤1測試代碼錯誤比如語法錯誤、導(dǎo)入丟失、變量名拼寫錯誤。這類錯誤需要通過修改測試代碼來修復(fù)。2被測系統(tǒng)錯誤測試代碼運行正常但斷言失敗例如預(yù)期 200實際返回 500。這可能是一個真實的 Bug也可能是測試期望有誤。2、修正工作流當(dāng)捕獲到 Traceback 后LangGraph 將狀態(tài)流轉(zhuǎn)至 Reflect 節(jié)點。該節(jié)點構(gòu)建一個新的 Prompt你生成的代碼在執(zhí)行時報錯了。 錯誤信息{traceback} 原始代碼{code} 請分析錯誤原因。如果是語法錯誤請修正代碼。如果是 API 返回值不符合預(yù)期請檢查是否是 Spec 理解錯誤或者標(biāo)記為潛在 Bug。這種機制使得 Agent 能夠自動修復(fù)諸如“忘記導(dǎo)入 datetime 庫”或“JSON 字段名解析錯誤”等低級問題從而大幅提高測試生成的成功率 。下期預(yù)告系統(tǒng)跑通了但它的實際效果如何真的能降本增效嗎 請關(guān)注系列終章《ROI 實錄引入 AI Agent 后我們的接口測試維護(hù)成本降低了 70%》。更多系列文章、開源項目、關(guān)鍵洞察、深度解讀、技術(shù)干貨請持續(xù)關(guān)注佳杰云星歡迎在評論區(qū)留言或私信領(lǐng)取 Docker 沙箱實現(xiàn)源碼片段