昨天下午你和 Agent 花了两个小时排查一个线上问题。过程中它帮你查了日志、读了配置、试了好几种方案，最后定位到是连接池配置导致的。你们还顺便讨论了项目里几个服务之间的依赖关系，以及下周要做的重构计划。

在仓储物流环节，塑料托盘是连接货物与供应链的核心载体，但很多企业在采购源头厂家时，却常陷入“选不对”的困境：明明标注“全新料”，实际用回收料以次充好，托盘用半年就开裂；承重虚标“静载5吨”，实际堆3吨就塌陷，导致货物破损；想要定制耐低温托盘，厂家说“做不了”，只能被迫选通用款；急着要货时，厂家说“没现货”，等15天才能发货；出了质量问题，售后电话打不通，只能自认倒霉……这些问题不仅让企业额外承担货物破损、托盘更换的成本，更拖慢了仓储周转效率——选对塑料托盘源头厂家，从来不是“碰运气”，而是需要一套科学的决策框架。

本文系统阐述了天猫技术团队在AI赋能测试领域的深度实践与探索，讲述了智能测试用例生成的落地路径。随着大模型的不断演进，测试行业基于AI也在做不同程度的探索，在agent智能体生成方面，基本使用的是prompt+RAG的方式，构建特定业务的需求分析/测试用例生成/数据构造智能体等。