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ZD AI AGENT · 整车研发测试智能体

需求 - 测试 Agent
让需求直通用例

Requirement to Test Agent

依托 AI 大模型深度解析需求文档,实现测试点智能抽取、重复项自动标记、测试用例一键生成,打通需求到测试的高效衔接,解决需求散落、管理混乱、对齐效率低的行业难题。

70%+
整理对齐提效
10秒级
需求分析出用例
一键
用例批量生成
自动
重复项标记
需求→用例REQUIREMENT · TO · TEST
LLM 大模型 行业知识库 RAG 检索 自动化执行
WORKFLOW

工作流程

1
需求输入
2
AI 解析
3
测试点提取
4
用例生成
5
缺口标记
70%+
整理对齐补全时间减少
10余秒
单份需求分析耗时
自动
重复项/缺口识别
全流程
需求到用例闭环
ADVANTAGES

方案优势

01效率跃升

需求整理、对齐、补全时间减少 70% 以上,告别人工低效核对。

02精准智能

自动识别需求歧义、标记重复内容,避免无效测试与资源浪费。

03全链路闭环

需求解析到用例生成一站式完成,缩短研发前期准备周期。

04实测背书

某合资车企落地:10 余秒完成需求分析生成详细用例,同步生成需求流程思维导图。

SERVICES

服务内容

TECH STACK

技术底座

01LLM 大模型引擎

以大语言模型为推理核心,结合汽车研发测试语料调优,支撑需求解析、根因推理、代码生成等任务。

02行业知识库 + RAG

沉淀 ZD 仿真知识库、历史故障案例、诊断经验,检索增强生成,让输出贴合真实工程语境。

03私有化部署

支持本地化/私有云部署,研发数据不出企业边界,满足 OEM 数据安全与合规要求。

04自动化执行闭环

智能体输出直接对接测试执行、仿真调度、工单系统,分析结果自动流转、闭环追踪。

CASES

落地实践

01上海某合资车企 · 研发测试大模型

10 余秒完成需求分析并生成详细测试用例,自动生成需求流程思维导图提升解读效率;私有化 LLM + RAG 知识库本地部署,保障数据安全。

02多地主机厂 · 测试用例智能体

调优后用例生成准确率 95%~98%,最长正式使用 21 个月,单客户最高节省人力 16 人/月。

需求 - 测试 Agent

知迪科技 · AI Agent 赋能整车研发测试