随着AI技术的快速普及，利用AI大模型强大的自然语言处理能力自动生成测试用例，已经成为提升软件测试效率和覆盖率的最新趋势。2025年6月18日，MeterSphere v3.6.4 LTS版本发布。从这一版本开始，MeterSphere开源持续测试工具正式支持以AI的方式生成测试用例。
本文将为您介绍如何在MeterSphere开源持续测试工具中接入外部AI服务，从而实现基于需求描述或接口定义的自动化测试用例生成。
▲图1 MeterSphere AI对接技术架构示意一、AI服务接入配置
■ 入口一： 在MeterSphere操作主界面中依次选择"系统设置"→"系统参数"→ "模型设置" 。
▲图2 MeterSphere模型设置界面■ 入口二： 在MeterSphere登录用户的"个人中心"，选择"模型设置"选项。
▲图3 MeterSphere模型接入配置界面目前，MeterSphere支持接入所有兼容OpenAI API标准的大模型，以Qwen模型为例，具体配置界面如下：
▲图4 MeterSphere对接Qwen模型配置界面
▲附表 MeterSphere模型对接配置项及相关说明二、功能入口及使用说明
■ 顶部公共入口：AI智能助手
在MeterSphere顶部导航栏中点击"AI智能助手"图标，即可打开助手机器人，辅助解决软件测试工作过程中遇到的各类问题（包括但不限于测试用例生成、故障排查、文档解读等）。
▲图5 MeterSphere导航栏内置AI助手
▲图6 MeterSphere AI助手会话界面■ 接口测试用例生成入口
生成单条用例： 输入API信息（例如URL、Method、Headers、Body结构等）和用户提示词，AI将生成一条对应的测试用例；
批量生成用例： 输入API信息（例如Swagger/OpenAPI文档URL或内容）和用户提示词，AI将自动分析并生成多条相关的测试用例。
▲图7 MeterSphere AI生成接口测试用例入口
▲图8 MeterSphere AI生成单条接口测试用例示例
▲图9 MeterSphere AI批量生成接口测试用例示例
▲图10 MeterSphere AI生成的接口测试用例列表
■ 功能测试用例生成入口
生成单条用例： 直接输入对测试场景的自然语言描述（例如："测试用户登录成功场景，使用正确的用户名和密码"），AI将自动生成一条对应的测试用例；
批量生成用例： 输入包含多个测试需求描述的文档或列表，AI将批量生成对应的多条测试用例。
▲图11 MeterSphere AI生成功能用例入口
▲图12 MeterSphere AI批量生成功能用例示例
▲图13 MeterSphere AI生成功能用例列表■ 查看与编辑用例
单条测试用例生成完毕后，页面自动跳转到"草稿"编辑页面，用户可以预览AI生成的用例步骤，并按需调整参数。批量生成的测试用例，用户可以在测试用例列表中查看。
三、最佳实践
■ 提示词优化： 结合接口细节和业务背景，提供精准的上下文，可以显著提升测试用户的生成质量；
■ 批量生成验证： 批量生成测试用例后，建议先对部分用例进行人工校验；
■ 模型选择： 不同模型在生成速度和准确度上有所差异，可以根据项目需求灵活切换。
四、常见问题
在MeterSphere开源持续测试工具中利用AI生成测试用例时，也会遇到一些问题。常见的问题以及相应排查解决思路如下：
■ 用例生成速度较慢： 可以检查网络的连通性、调整超时配置，以及尝试使用计算资源更高的模型；
■ 用例生成不符合预期： 尝试优化提示词，或者细化接口文档字段描述；
■ API调用失败： 请确认Base URL和Key是否正确，也可以查看服务端日志，以便定位错误代码。