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agents/qa_agent.py

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+"""
+QA Agent - 测试工程师智能体
+负责测试用例创建和 TDD 实践
+"""
+from autogen import AssistantAgent
+from typing import Dict, Any, Optional
+import os
+from pathlib import Path
+
+from config.llm_config import get_agent_llm_config, QA_PROMPT
+
+
+class QAAgent:
+    """测试工程师 Agent，负责生成测试用例和测试脚本"""
+    
+    def __init__(self, llm_config: Optional[Dict] = None):
+        """
+        初始化 QA Agent
+        
+        Args:
+            llm_config: LLM 配置
+        """
+        self.llm_config = llm_config or get_agent_llm_config("QA_Agent")
+        
+        self.agent = AssistantAgent(
+            name="QA_Agent",
+            system_message=QA_PROMPT,
+            llm_config=self.llm_config,
+            description="资深测试工程师，专注于自动化测试和 TDD 实践",
+            human_input_mode="NEVER"
+        )
+        
+        self.workspace_dir = Path("workspace")
+        self.workspace_dir.mkdir(exist_ok=True)
+    
+    def generate_test_cases(self, srs_content: str) -> str:
+        """
+        根据 SRS 生成测试用例
+        
+        Args:
+            srs_content: SRS 文档内容
+        
+        Returns:
+            生成的测试用例内容
+        """
+        prompt = f"""
+请根据以下 SRS 文档生成完整的测试用例：
+
+{self._truncate(srs_content, 3000)}
+
+请生成：
+1. Pytest 测试脚本（包含完整的测试函数）
+2. BDD 风格的测试场景描述
+3. 测试数据准备
+4. 预期结果验证
+
+确保遵循 TDD 原则，测试先于代码存在。
+"""
+        
+        response = self.agent.generate_reply(
+            messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
+        )
+        
+        test_content = response if isinstance(response, str) else str(response)
+        
+        # 保存测试文件
+        test_file = self.workspace_dir / "test_battery_health.py"
+        with open(test_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
+            f.write(test_content)
+        
+        print(f"✅ 测试用例已生成：{test_file}")
+        return test_content
+    
+    def create_bdd_scenarios(self, srs_content: str) -> str:
+        """
+        创建 BDD 风格的测试场景
+        
+        Args:
+            srs_content: SRS 文档内容
+        
+        Returns:
+            BDD 测试场景描述
+        """
+        prompt = f"""
+请根据 SRS 创建 BDD (Behavior-Driven Development) 测试场景：
+
+{self._truncate(srs_content, 2000)}
+
+请使用 Given-When-Then 格式描述每个测试场景：
+- Feature: 功能描述
+- Scenario: 场景描述
+- Given: 前置条件
+- When: 操作
+- Then: 预期结果
+
+输出为 Markdown 格式。
+"""
+        
+        response = self.agent.generate_reply(
+            messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
+        )
+        
+        bdd_content = response if isinstance(response, str) else str(response)
+        
+        # 保存 BDD 场景文件
+        bdd_file = self.workspace_dir / "bdd_scenarios.md"
+        with open(bdd_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
+            f.write(bdd_content)
+        
+        print(f"✅ BDD 场景已生成：{bdd_file}")
+        return bdd_content
+    
+    def analyze_test_coverage(self, test_code: str, srs_content: str) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        分析测试覆盖率
+        
+        Args:
+            test_code: 测试代码
+            srs_content: SRS 文档
+        
+        Returns:
+            覆盖率分析报告
+        """
+        prompt = f"""
+请分析以下测试代码对 SRS 需求的覆盖情况：
+
+SRS 需求：
+{self._truncate(srs_content, 1500)}
+
+测试代码：
+{self._truncate(test_code, 2000)}
+
+请输出：
+1. 已覆盖的需求列表
+2. 未覆盖的需求列表
+3. 覆盖率百分比
+4. 改进建议
+"""
+        
+        response = self.agent.generate_reply(
+            messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
+        )
+        
+        coverage_report = response if isinstance(response, str) else str(response)
+        
+        # 保存报告
+        report_file = self.workspace_dir / "coverage_report.md"
+        with open(report_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
+            f.write(coverage_report)
+        
+        return {"report": coverage_report, "file": str(report_file)}
+    
+    def _truncate(self, text: str, max_length: int) -> str:
+        """截断文本以避免超出上下文限制"""
+        if len(text) <= max_length:
+            return text
+        return text[:max_length] + "... [内容已截断]"
+    
+    def run_tests(self, test_file_pattern: str = "test_*.py") -> Dict[str, Any]:
+        """
+        执行测试（需要实际运行 pytest）
+        
+        Args:
+            test_file_pattern: 测试文件模式
+        
+        Returns:
+            测试结果字典
+        """
+        import subprocess
+        import sys
+        
+        try:
+            # 使用 pytest 执行测试
+            result = subprocess.run(
+                [sys.executable, "-m", "pytest", 
+                 str(self.workspace_dir / test_file_pattern),
+                 "-v", "--tb=short"],
+                capture_output=True,
+                text=True,
+                timeout=60
+            )
+            
+            return {
+                "success": result.returncode == 0,
+                "stdout": result.stdout,
+                "stderr": result.stderr,
+                "returncode": result.returncode
+            }
+        except subprocess.TimeoutExpired:
+            return {
+                "success": False,
+                "error": "测试执行超时"
+            }
+        except Exception as e:
+            return {
+                "success": False,
+                "error": str(e)
+            }
+
+
+def create_qa_agent(llm_config: Optional[Dict] = None) -> AssistantAgent:
+    """
+    创建 QA Agent（AutoGen 原生格式）
+    
+    Args:
+        llm_config: LLM 配置
+    
+    Returns:
+        AutoGen AssistantAgent 实例
+    """
+    config = llm_config or get_agent_llm_config("QA_Agent")
+    
+    agent = AssistantAgent(
+        name="QA_Agent",
+        system_message=QA_PROMPT,
+        llm_config=config,
+        description="资深测试工程师",
+        human_input_mode="NEVER"
+    )
+    
+    return agent