2025Gtest全球软件测试技术峰会：质量平台智能化演进-AI赋能的质效革命

全球软件测试技术峰会9月

·北京智测无界大模型驱动的测试新范式2025Gtest2025质量平台智能化演进——AI赋能的质效革命2025.09.06Gtest20252025智测无界大模型驱动的测试新范式Gtest202501

传统质量平台痛点02

质量平台智能化全景03

智能化演进实践案例04

未来演进方向ContentsGtest202501

传统质量平台痛点02

质量平台智能化全景03

智能化演进实践案例04

未来演进方向Contents用例管理存在标准化不足、复用性差导致协作成本高，过度依赖专家经验易遗漏边缘/异常场景且难以覆盖代码逻

辑，同时人工操作繁杂、维护成本高的低效问题。缺乏内置隐私合规测试流程，难以满足日益严格的法规审核要求。自动化执行不稳定，接口及页面频繁变更导致用例失效且维护成本高昂。积累的测试数据缺乏有效应用场景与分析，价值未能释放，数据积累难以自动化转化为洞察。安全合规测试依赖人工数据价值未挖掘用例管理低效且繁杂自动化稳定性欠佳传统质量平台痛点Gtest2025全维度感知力跨模态分析技术，技术驱动自动化视觉与语义

校

验，提升缺陷检测精度。风险预判力历史数据分析预测缺陷模式，量化上线风险评分，辅助快速定位根本原因，前置风险管理。智能生成力自动生成用例、数据及脚本，对需求文

档语义理解映射至测试场景，提效过程。动态适应力自动化脚本具备上下文感知自愈机制，应对元素定位失败等挑战，测试策略实时调优，精准

匹配代码变更。Al

革命：质效能力跃迁与机遇重塑

Gtest2025Gtest202501

传统质量平台痛点02

质量平台智能化全景03

智能化演进实践案例04

未来演进方向ContentsRAG/检索增强生成智能体APP

自动化文本处理AI用例生成WEB

自动化音频处理安全扫描分析接口自动化图像处理合规扫描分析分析与报告视频处理

代码生成数

据

取数据向量数据图谱行为分析整体分为四层：>>应用层覆盖应用全生命周期阶段>>

智能体层集成各类能力，赋能应用各阶段任务整体来看，这是一套“从AI

模型底座，

到技术能力封装，再到智能体赋能，最终支撑

应用全流程(开发、测试、上线)”的分层架

构体系。>>

模型层最底层，提供基础AI模型支撑知识图谱横型层基于ollama.Im

studio等能力私有部署(llama、glm.qwen、mistral..)自建模型服务(llamacpp.huggingface.langchain.langgraph扩展基座模型服务.….)岛第三方收费模型(openai、qwen、glm.视

觉语音>>

能力层基于模型层，封装核心技术能力质量平台智能化全景测试/验收测试接口测试

性能测试

兼容性发布上线上线&维稳测试报告

监控预警编码/设计数据准备设计文档

版本代码测试用例测试数据

测试脚本稳定性

安全扫描

埋点测试checklist版本UI自动化Gtest2025数据清洗数据存储检素分析业务巡检混沌工程文档多模态过程数据

归

档版本接口

自动化兼容/稳定性应用

层需求文档监控预警数据分析功能测试01AI用例生成AI自动生成测试点、测试用例、接口自动化用例、测试脚本，覆盖多种场景，显著提升测试效率与质量。核心能力

0203全景知识图谱以实体-关系结构整合信息，构建统一知识底座，形成全景知识图谱，

精准映射业务逻辑。为

AI

生成、自动化及需求管理等提供精准知识支

撑。Al合规检测智能采集数据，智能抓取合规方案，智能分析合规数据。智能化演进核心内容拆解

Gtest2025Gtest202501

传统质量平台痛点02

质量平台智能化全景03

智能化演进实践案例04

未来演进方向ContentsAl用例生成-手工用例短板

Gtest2025覆盖范围有限，风险易遗漏维护成本高，复用性弱适配迭代能力弱效率低下依赖人工，准确性与一致性差功能测试用例生用表广a广a通邮E操购

广ar配缺整广量温广

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⑤2025-08◎查看结果◎Excel用例⑥继续任务7f15881-e2da-4292-ab92-33c9aa11e..①/pages/viewpa◎完成用例生成茴2025-07-1110:46:072025-07◎查看结果◎Excel用例◎脑图用例e241a18a-c661-418d-a0c4-5bfbb3e0...【需求描述】1、当广告位需要被洗包

…◎完成用例生成□2025-02-2418:53:30◎2025-07③查看结果◎Excel用例⑤脑图用例Al用例生成-先看效果

Gtest2025①知识图谱模块：广告SDK①生成用例模块：广告SDK①用例版本：v1.0+添加生成任务我创建的二刷新列表d55b0354-e577-4ec5-9ee5-598e73c2..

②https/iconfluence.2345.cn/pagesviewpa

…待确认用例

2025-07-2313:25:48

③2025-07

⑤查看结果

◎Exc

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生成任务列表1共10条

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依次对广善位尺寸等所有带‘号项清空，填写其

他必填项，出保存系位示广告位名称为必填项，无法保存系炉提示所质深体为必填项，无法保存系皖提示广告类型为必填项，无法保尊广告管理广

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Gtest2025接口可执行用例一键自动补全生成用步例表Excel用

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N和里操作人员测试平台前端测试平台服务端TestAgent

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open

api

WorkFlow

AI

Agent逻辑

Agent

数据管理生成测试点填写需求内容(任务开始)创建生成用例任务发起生成任务拉取需求内容(需认证)返回需求HTML启动测试点生成流程处理需求(转markdown/

提取图片)(AI)生成需求概要(可选)(AI)生成测试点(Al)存储需求/概要测试点数据关键节点实时更新任务状态loop

[定期轮询直到完成]查询任务状态/结果转发查询获取任务数据返回测试点结果(经服务端转发)生成测试用例调整测试点并启动生成(调整测试点)、发起用例生成执行生成保存调整后的测试点(计算修改率)根据测试点生成用例(Al)存储生成的用例loop

[定期轮询直到完成]查询任务状态/结果转发查询获取用例数据返回测试用例结果(经服务端转发)调整并保存用例(调整测试用例)存储最终用例(记录变更)操作人员测试平台前端测试平台服务端

TestAgent

confluence

open

api

WorkFlow

AI

Agent逻辑Agent

数据管理Al用例生成-基本过程时序图Gtest2025AI二次评判动态评判Agent,

智能评判需求，测试点，测试用例的质量。知识图谱/历史用例/需求/设计文档构建全景知识图谱，提供过往测试经验参考、确保测试覆盖核心需求点、保障符合系统设计逻辑，四者共同助力。RAG:提供行业经验参考，如天气app的降雨降水经验等，

增强用例生成效果能力。人工复核需求确认，测试点确认，二次补全等功能都成在最

后的生成效果上有很好的体现。AI用例生成-探索生成增强方案

Gtest2025AI二次评判人工介入根据测试点

生成用例3需求内容相

似度检索前置处理操作需求markdown2否—

保存用例

结

束调整人工介入调

整星人工颔外填写测试

点智能补充用例历史用例增量代码历史需求知识图谱设计文档RAG调整是调整调整是调整生成测试点人工介入输入内容■

接入增强前■

接入部分增强后

120复杂需求生成情况比对160132140

10810080604020065

805046%88%生成测试点生成用例数量采纳数量采纳率■接入增强前651085046%□接入部分增强后8015013288%接入增强前■接入部分增强后生成数量属于“基础产出指标”的核心项，主要用于衡量Al

的“产能规模”采纳率反映AI

用例的“直接可用性”,采纳率越高，

说明AI

生成的用例越接近“开箱即用”覆盖率直接衡量AI

是否遗漏关键需求，避免测试盲区生成速率衡量Al

生成测试用例“速度效率”的核心指

标，聚焦“单位时间内的产出能力”0生成测试点生成用例数

量采纳数量采纳率□接入增强前1528829%□接入部分增强后23352674%Al用例生成-增强方案成效

Gtest2025简单需求生成情况比对40302040%130%115%130%1Gtest2025全景知识图谱

Gtest2025全景知识图谱本质上是为了解决复杂系统中“信息割裂

”

“逻辑隐式化”

“关联难追溯”

的问题，业务知识图谱和代码图谱两者分别从“业务层面”和

“技术实现层面”提供结构化、可追溯的知识载体。打通“业务

-

技术”断层。4j5MATCH(n)where

n.version='3.0.5'RETURN

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图谱app_comjiritowhite_v3_05_f53e09

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出全景知识图谱-图谱数据呈现

Gtest2025Graph

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“点击刷新按钮可手动更新当前天气数据。”◎type

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Gose,"focusable":false,"element_type":"clickable_element"?"“

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Gwrauser_id

"user_001"

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"wt_analysis_2025"name

“刷新天气数据”

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"func_comjiriawhite_v3_0_5_60de4a89"

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"comjiritowhite"

Ganalysis_metadata_type

"json_object"

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在线

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已连接V1963A0185389+浦东新区浦软大厦9Gtest2025◎止投期屏幕：1080x2400版本：1029°东南风3级度81%GL

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29°28°28°28°15日天气

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周一08/28

08/2908/30

08/31

09/01多云

多云

多云小雨

小雨35°35°

35°35°33°全景知识图谱-"domain_hint";"mobile","max_iterations":30,"max_thinking_steps":10,"platform_hint":"android,"priority":"high","project_id":"wt_analysis_2025","request":“构建jiritqwhite天气预报应用功能图谱”;任务执行日志详细日志通用analysis_completed:

增强版android应用分析完成详细数据详细日志

通用agent_execution_completed:☑

android_agent执行完成详细数据详细日志

通用execution_completed:☑

任务执行完成详细数据详细日志

完成任务执行完成，正在整理结果…详细数据清空

过滤2025-08-2918:50:52②任务执行日志区2025-08-2918:50:522025-08-2918:50:522025-08-2918:50:52数据获取①任务提交区·支

设备坐标③设备连接区常用按键返回

Home

任务

电源·为势作换手操转等摸动按触会自长进行损点击触持点设备信息设备ID:1ee9e235触摸控制提交任务屏幕：1080×2400状态：

在线型号：V1963A公膨新设备1

1网页结构从网

页

资

源中提取业务实体与关系，智能构建基础业务知识图谱。代码解析通过解析代码结构与语义树

，挖掘隐含的业务逻辑、规则

及实体关联，生成技术驱动的业

务图谱。依

托视

觉

模

型精准识别用户操作轨迹，联动

Agent

自动捕捉业务流程与功能节点，实时构建动态业

务功能图谱，实现操作行为与业务

逻辑的智能关联与可视化呈现。全景知识图谱-解析结构方案

Gtest2025“多模态Agent

协同”视觉模型全景知识图谱-构建流程■Android应用功能节点

目

Neo4j存储元素节点Gtest2025画

PC应用解析形式代码解析

视觉模型解析功能树构建功能楼结构应用节点

@知识图诺生成图谱关系INTERACTS_WTH

关系

NAVIGATES_TO关系页面节点

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关系

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关系多agent

协同解析O

WEB页面网页结构解析ioS

应用全景知识图谱-数据获取架构图盒用户

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家工具接口功能树提交任务请求转发任务分析任务唐图选择AndroidAgent分配任务获取可用工具返回工具列表loop

[功能探索循环执行U操

作返回操作结果更新功能树确认更新构建知识图谱返回图谱统计返回执行结果整合结果返回最终结果盒用户

FastAPI

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功能树Gtest2025知识图惜

Neo4j持久化数据确认存储知识图谐

■Neo4j1

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请求)"]-->

B["ssp.BidHandler(HTTP

处理器)"]3

B

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["parseRequest()(解析请求)"]4

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(创建逻辑层)"]5

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-->E["SspBid()(SSP

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(检查参数)"]7

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["NewsspService()

(创建SSP服务)"]8

G-->H["Service.Handle()(处理请求)"]9H

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(检查请求数据)"]10

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(创建ADX服务)"]11

J-->K["AdxService.Bid()

(核心竞价逻辑)"]12

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L["matchDsps()

(匹配DSP)"]13L-->M["collectSabersrc()(收集请求源)"]14

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["dispatch()

(分发请求)"]15N

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0-->P["calc()(竞价计算)"]17

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-->

Q["seat.Calc()

(广告位计算)"]18

Q-->R

["transferBidResponseAdResponse()(转换响应)"]19

R

-->S

["parseResponse()(解析响应)"]20

S-->T[”

返回HTTP响应”]21代码源输入(

Go/Java

项目仓库/本地文件)↓代码预处理(格式标准化/依赖解析)AI接口入口识别(HTTP/RPC/函数入口自动检测)AI调用链提取(跨文件/跨语言函数关系分析)全景知识图谱-探索代码图谱引入Al

Gtest2025调用链结构化(层级关系梳理/图谱构建)多形式输出(交互式图谱/文档/IDE插件)AI核心能力：-语法自适应解析-语义级调用关系推理-跨语言关联补全ne04js

MATCH(n)where

n.platform='code'and

n.version='V4.0.0and

n.analysis_type='interface_relationship'RETURN

n

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5000;口2Graph

TableRAWntcal出beBCKey

Valuesid>

4:c45cf66f-2a49-4d14-8255-50b9162d8509:6468analysis_metada

“"file

path”:/dta

i/eraDit"entity_count":40,"discover.Show

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"代码文件：spaces/lite-

mcp/src/core/registry.py""code_file""v4.0.0"code""File"◎G◎supdated_at

"2025-09-05T18:07:37.478661"omahproject_id"api_analysis"

◎user_id

"web_user"

Gname"registry.py"Qid

"file_lite_mcp_interfacerelationG

ship_vv4_0_0_bb9bffca"app_identifier

"ite-mcp"

□Qanalysis_metada"json_object"全景知识图谱-探索代码图谱引入Al

Gtest2025

rso

ing_stat

"completed

◎◎◎全景知识图谱-应用场景

Gtest2025·AI

用例生成·

版本快照比对·UI

自动化路径规划·

需求知识库全景知识图谱-应用示例：Al生成用例

Gtest2025统开进人标签管理模块系统中已存在至少一个标签，用户系统中已存在至少一个用户标签，一

-

-

一用户已登录并有标签管理权限，系一

-用户已登录并有标签管理权限，系用户已登录系统并具有标签管理权-

一填与标签名称及相天信息(如：标签名称为VIP

用尸保存标签选择一个已有标签(如：普通用户),点击编辑修改标签名称或相关信息(如将*普通用户”改为“核心

保存修改进入标签管理模块选择一个已有标签，点击删除确认删除操作进入标签管理模块选择标签定义功能新建一个高价值用户标签，填写相关属性(如ecpm)进入标签管理模块选择标签定义功能新建标签，输入标签名称为低价值用户进入标签管理模块选择标签定义功能查找并选中中价值用户标签rapk_data”:[“title”:“标签管理”,"keyrorda*:[“标签管理”,“用户标签”,“价值用户J,“dseription²:“标签管理模块用于对用户价值标签进行编辑，包括高价值用户、低价值用户和中价值用

根据最近一天有数据的ecpa平均值进行标签划分，并允许用户通过界面进行标签编辑和保存。1.[title:“高价值用户标签”,Tkeywords':[高价值用户,“标签编辑”,ecpn1,dezcxiption²:“高价值用户：ecpa平均值大于等于指定阈值。阅值可通过输入钰设置，标签依据最近一

平均值，每日吏新。},需求信息

Apifox接口生成配置识别图片提取为需求内容

关联历史需求图谱

□为需求生成知识图谱

□需要人工确认需求内容需求链接需求文档1批虽删除(0)

导出用例签足义标签管理/标

签定义标签管理/标

签定义标签管理/标

签定义标签管理/标

签定义标签管理/标

签定义实验管理/AB

实验/标签交

互尸标签回归证可编辑已有标

签信息回归国证可删除用户标签回归证高价值用户标

签的创建与编辑功能回归证低价值用户标

签的创建与编辑功能回归证中价值用户标

签可以正常编辑[回归宰证用户可以编辑

AB实驻标签生成带膜

m

用仍版任务生成结果头猛贝曲，广告位”,“数据筛选”只鹰语模7an8

31254065503ba157。8290c85405761588241a1V1.0v₁.0v1.0v1.0v1.0v1.0v1.0□

关联需求

A

健补全用例

确认并保存用例PUPOPOPOPOPOPO进入AB

实验标签交互页面

选择需要编辑的标签修改标签内容一用户已登录

系统并具有AB

实验标签需求及关联资料辅入需求或关联文档信息生成测试点AI分析并生成测试点生成用例列表请输入Confuence

文档URLAI

生成任务列表+添加需求链接土酒加生成广青

nK

功能图谱布局：

力导翻

层次图

圆形

网格节点类型●

应用页面功能元素按钮输入图谱质量助手您好!我是您的知识图谱分析助手。我可以帮您：·查

询

应

用

功

能

和

路

径·

分析版本差异·

生成测试用例·☑提供

统

计分

析·

查找相关功能请选择一个应用，然后开始提问吧!全景知识图谱-应用示例：需求知识库Gtest2025□刷新图谱[口选择版本(可多选用于对比图谱助手选择应用

发

送

清空构建图谱

系统监控请输入您的问题…□

C

③全景知识图谱-应用示例：视觉自动化

Gtest2025技

术

栈

：LLM(GPT-4.1/Qwen-VL)、

Midscene.js、CodeLlama技

术

流

：场景描述→结构化数据→生成多语言脚本

(Python/JS/移动端专用)技术栈：

Midscenejs、YOLOv8、视觉模型技术流：

多模态模型解析截图→动态定位抗U1变更→跨设备元素适配技术

流

：跨平台调度→动态场景模拟(Dive视频生成技术)→实时日志与截图采集技

术

流：算法+Al语义判断→动

态界面异常定位→失败案例自动标注技术栈：

AppAgent、PcAgent技术流：自然语言需求解析→场

景范围自动划分→核心路径提取技

术

流

：标注数据反哺→多模态模型微调→提升跨场景

识别准确率Al生成

自动化

脚本知识图谱

已替代前三步生成自动化执行与

监控UI元

素

智能识别需求场

景定义模型迭

代优化结果智

能分析AI驱动APP

行为合规-背景

Gtest2025无法过审

用户投诉

行政处罚用户发现

App

存在私自收集信息等隐私侵权行为，向监管部门、应用市场或运营方投诉。监管部门依据法律法规，对存在隐私合规问题的

App

运营主体予以罚款、警告等行政处罚。已上线App

因隐私不合规，被

监管部门或应用市场强制下架，停止提供下载服务。App

隐私侵权情节严重，遭用户或权益人诉至法院追责。App

因隐私合规未达应用市场审

核标准，无法通过审核上线。应用下架

法律诉讼定制检测规则勾选规则触发Hook,

拦截

方法时解析参数判定行为。主体溯源判定依据堆栈包名锁定行为触发主

体

。结果可视化输出Hook

方法触发即生成堆栈

详情，检测结果同步入库。重载调用过滤规避重载方法引发的重复调

用干扰。04基于LSPosed扩展自研03AI驱

动APP行为合规-基于LSposed的隐私合规数据收集

Gtest202501022:59

G三

模

块体

+■隐私合规检测11:461隐私合规检测"启用模块隐私合规检测

1.0,

_…

:安装日期：2024-07-31更新日期：2024-07-31■Josed的隐私合规检测模块手机品牌模拟：Xiaomi重载调用过滤：检测结果设置检测规则(数量：70,启用：70)展开V合规工具测试■

■■版本：1.0系统框架system■

田版本：Magiskcom.topjohnwu.magisk版本：25.2安mac检测规则：1,启用：1设备序列号

检测规则：1,启用：1Androidld检测规则：1,启用：1

√√i

msi

检测规则：1,启用：1

√imei

检测规则：1,启用：1

☑应用列表检测规则：1,启用：1

☑运行列表

检测规则：1,启用：1业

价

自模块保存检测配置●检测类别概览覆盖39大类，71条规则，从个人信息与设备状态，确保全方位监控。核心信息捕获精准锁定设备序列号、Android

ID、IMEI等标识符，确保数据安全合规。系统层面洞察深度监测应用列表、运行状态及权限使用，深度拆解收集APP行为模式。AI驱

动APP行为合规-收集工具一览

Gtest2025√引入智能遍历通过APP

智能遍历技术，智能分

析遍历被测APP

功能，替代人工触发行为数据。0102实时数据上报合规检测程序按照标识实时上报

数据到质量平台，确保数据的及

时性和准确性。引入Al分析引入Al+知识库前置辅助行为分析，减少人工参与。0603区分行为及时机区分触发时机及授权状态，标记

区分已知和未知行为。版本增量比较提供版本行为比对视图，快速识别版本增量行为。0504去重机制根据上报数据中的关键字段统一

计

算MD5,方便后续去重后归类展示。AI

驱

动APP

行为合规-针对收集工具使用局限性探索优化方案

Gtest2025AI

Agent智能分析NEW□分段分析行为数据等待进一步处理在需要分析代码内容时利用精准测试平台基础能力获取对应代码片段根据获取到的代码片段+安全行为数据进行进一步分析，给出分析结果及代码改进建议[6]打标生成报告返回

NEW[6]存储分析结果，以供后续查看分析给关联人员发送结果通知

NEW在回归测试阶段，在合规子计划中上传测试包提交合规测试任务创建合规测试任务(所属计划、被测APP)[2][3]实时汇总[4]以主体、行为、参数、堆栈等关键字计算MD5后存储[5]查看、筛选、分析、按计划/版本比对、标记行为数据[6]开启A1辅助分析(如果需要)NEWAI

Agent暂

能

分

析

NEW

二分段分析行为数据等待进一步处理在需要分析代码内容时利用精准测试平台基础能力获取对应代码片段根据获取到的代码片段+安全行为数据进行进一步分析，给出分析结果及代码改进建议Al驱动APP行为合规-引入Al具体实施

Gtest2025创建测试计划、选择测试阶段根据所选阶段自动创建每个阶段的测试子计划(AI拆分创建)质量平台Quality

Platform精准测试平台Precision

Platform精准测试平台Precision

Platform质量平台Quality

Platform测试人员TestEngineer测试人员TestEngineer云真机平台CloudPlatform云真机平台CloudPlatform被测真机TargetDevice被测真机TargetDeviceAIAgent

TestAgentAI

Agent

TestAgentAI驱动APP行为合规-Al

Agent核心内容拆解*tech_RecursivejsonSplitterochunk_size:intochunk_overlap:intatechCRecursiveCharacterTextSplittero

chunk_size:intochunk_overlap:int

create_documents(0isfrom_documentso□embeddings:Embeddings□llm:LLM

jt

__

__cai

lizz

i

i

k_ry_r

s)a:k)cr:pi

aISl

isResult二analyze():DicysSeAn:FAt(rusutnntctseeryk■■splitter:RecursivejsonSplittersplitter:RecursiveCharacterTextSplittersonexto□调用

使用

4

使

用

使用▶生成

Y

包

含合规分析服务应用行为JSON数据：-行为描述-调用堆栈-设备信息执行者信息分析报告包含：风险条目统计风险等级分布-详细分析结果优化建议AI

引

擎wtechAIModeldefault_embeddings0)创建

甲创建核心模型tyAnalysisR

has_risk:boolo

suggestions:List[str]o十检索输入数

据

流风险模式库

JSON

行为数据分

析

结

果生

成分

析

报

告分析流程：1.

关健词直接风险检测3.

向量相似度检索风险模式4.LLM

深度分析5.生成安全分析报告文本处理

向量存储技术栈LangChain

LangGraph⑥

D

entpage_content:stro

metadata:dictocumwtechGtest2025wtechEmbeddingsembed_documents()orisk_patterns_db:FAISSo

direct_risk_keywords:Dicto

target_keywords:list

osplit

json()FAISS

大语言模型

MySQL

anarli

i

_ledv

il:ntstra:itleeskysooC*tLeLcMh

invoke()*serviceAnalyzerServiceeanalyzer_main():streembed_query()e

default_chat()o

similarity_search(eadd_documents0Python3.122.jSON

数据切分·

init_()匹配⑥Al驱动APP

行为合规-智能生成过程拆解01智能解析引擎AI

驱动，解析并深入分析行为数据，精准捕捉关键操作与风险点与行为。02风险评估模型内置已知防风险规则池，Al

多维度补充

评估，快速划分未知行为风险等级。03智能建议系统基

于Al分析，生成分析结果，给出针对性改进建议，同时完成严重程度分级。条目

3(

数

据

源

#

3

):操作：获取系统属性类别：系统属性(调用多!)-

执行者：

App本身进程：com.调用方法：android.os.SystemProperties#getInt调用参数：参数1:

debug.sqlite.journalsizelimit参数2:524288-

应用包名：

com.风险分析：-风险状态：存在风险风险等级：3/5

02风险类型：直接风险+LLM

分析分析详情：直接风险检测：发现中风险行为关键词：系统属性ILLM分析补充：该操作涉及频繁访问系统属性，尤其是与SQLite

相关的配置，这可能导致露风险。广告SDK

的行为也需关注，确保其合规性和数据使用的合法性。改进建议：-检测到发现中风险行为关键词：系统属性，建议进行安全审查-确保已获得必要的用户授权-检查数据收集的必要性-实施数据脱敏措施

0

3-完善隐私政策说明-减少对系统属性的调用频率，避免不必要的性能损耗。-确保所有敏感信息的访问都有适当的权限声明，并进行必要的安全审查。-

对第三方SDK

的行为进行合规性检查，确保其不违反用户隐私政策。-对获取和传输的数据进行加密，确保数据在传输过程中的安全性。-定期审查应用的权限使用情况，避免权限滥用。Gtest202501"analysisDetail":"直接风险检测：获取应用列表操作可能涉及敏感信息的访

问。xxx

为第三方SDK,

可能会收集用户的设备应用信息…","riskLevel":3,"riskType":“直接风险+LLM

分析”,"suggestions":

“在前置appaction中未查询到授权获取应用列表操作，

确保所"relationDocs":[(

NEW20/160

0:"

t

:

.

f

,0.o/upload/2020-09-"title":"关键信息安全标准使用指南","abstract':"App权限申请应遵循最小必要、用户可知、不强制不捆绑、动态申请原则

…

"}]pdtc226360//www0s2t7h9e"8r05"soAI

驱动APP

行为合规-Al+RAG-

根据规范要求增强分析

Gtest2025分析行为数据action":

“应用列表”,"method:"android.app.ApplicationPackageManager#getPackagesForUid"

c

"":

0253,android.os.Environment.isExternalStorageLegacy(Environment.java:1184)android.os.Environment.isExternalStorageLegacy(Environment.java:1145):""1kstargsa""PostgreSQL

存储向量数据并自行封装相关查询方法工具，给模型指定可用tools让Al调用获取相关规范参考资料。各厂商应用市

场规范主管部门提出的规范/指导/要求公司内部整理

相关规范向量存储规范数据数据清洗，转

为markdown生成分析结果LLM

……7

·……有数据收集行为符合隐私政策，并获得用户的明确同意。完善隐私政策说明.",com.kwad.sdk.utils.d.bW(SourceFile:2)...lotool检索规范数

据chunksTopK5.…chunks3.1.…5

Rerank

…4

·提示词检索文档

行为数据收集规

范数据TopK……Embed

·

…

·Vector

Stores分段处理,3

:AI

驱

动APP行为合规-Al+RAG+Graph-图谱增强关联分析

Gtest2025使用Neo4j

存储知识图谱，自行封装相关查询方法工具，给模型指定可用tools让AI决策调用获取相关规范参考资料和关系图谱。"analysisDetail":“直接风险检测：获取应用列表操作可能涉及敏感信息的访问。xxx为第三方SDK,

可能会收集用户的设备