第十五届ChinaTest软件测试大会

演讲介绍：

性能测试正面临微服务复杂性爆炸、知识壁垒高、效率瓶颈等严峻挑战。本演讲将系统阐述如何将AI技术（LLM+Agent）全面融入性能测试体系，实现从“人工配置→工具执行→人工分析”到“自然语言描述→AI生成方案→智能分析”的范式转移。

我们将分享AI驱动的性能工具重设计、十大Performance Skills能力库、Multi-Agent协作架构，以及一个真实的AI性能测试平台设计方案。更重要的是，您将看到一条清晰的“辅助模式→增强模式→自主模式”三阶段落地路径，帮助您的团队在6-24个月内完成性能工程的智能化升级。

演讲介绍：

AI生成测试用例只是起点——如何让用例质量持续自主进化，才是真正的工程挑战。

演讲介绍：

在大模型辅助开发和生成式AI编程快速普及的背景下，软件开发效率显著提升，但软件质量保障正面临新的挑战：大模型擅长生成“合理答案”，却不擅长系统性覆盖边界场景、异常场景和反向场景，导致AI生成的测试内容和AI生成的软件实现都难以直接信任。

本议题将围绕“软件测试如何做到可证可信”展开，分析纯大模型测试方案的能力边界，并分享一种“大模型+知识图谱+模型驱动测试+神经符号验证”的融合路径，探讨如何从需求评审、测试建模、用例生成到执行留证，构建可追溯、可解释、可复核的可信测试闭环。议题还将结合通信、金融、能源等行业复杂业务场景中的实践经验，讨论哪些问题可以由技术解决，哪些问题仍然需要人类判断。

演讲介绍：

中国银行软件中心构建了覆盖测试全流程的智能化工艺体系，融合传统自动化与AI技术，有效提升测试效率与质量。在测试分析阶段，智能识别风险，自动生成测试方案；在测试准备阶段实现案例、脚本的自动、批量生成与质量检查；在测试实施阶段实现UI、接口及非功能测试自动化，性能测试进行双重异常检测和智能化问题分析；在测试总结阶段由AI自动生成报告并检查文档质量，推动知识闭环管理；并且构建测试知识库，通过问题分析助手实现智能检索与分析。

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本分享将系统性阐述SDD评测的“锚-盾-眼”三重奏模型：线下评测作为“锚”建立质量基线，线上评审作为“盾”守卫过程质量，可观测性作为“眼”为两者提供数据底座。

我们将拆解从“结果导向”向“过程可溯”转变的评测维度设计，分享线下评测的评估器与评测集构建方法，探讨线上评审的Skill驱动式实时质量门禁机制，并重点展示以CC-Observe的可观测性实践：通过日志全自动转换、六维Token量化、多智能体协作分析与Skill时序可视化，让AI智能体的每一步操作可见、可量、可优化。最终，我们将展示三者如何形成“评测→评审→观测→回流”的闭环飞轮，推动评测体系从“事后验证”进化为“全程体检”。

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后续我们将持续解锁更多嘉宾及议题内容，敬请关注【TiD质量竞争力大会】公众号！